潘菲菲　楊濟民

摘要：自適應(yīng)壓縮感知（adaptiveblockcs，ABCS）利用方差表征圖像紋理復(fù)雜度，進而對圖像塊進行分類并分配不同測量率，能夠在總測量率一定的情況下較好重構(gòu)圖像。但該方法并沒有考慮到圖像塊中的結(jié)構(gòu)特性。針對這一問題，本文提出了基于圖像塊分類及自適應(yīng)多字典學(xué)習(xí)的圖像壓縮感知方法，先將圖像塊分為平滑類、邊緣類及不規(guī)則類三類，再根據(jù)結(jié)構(gòu)特性對邊緣類進行進一步細分類，針對各類圖像塊分別訓(xùn)練各自對應(yīng)的自適應(yīng)字典。實驗結(jié)果表明，與單字典和僅基于方差分類的多字典算法相比，本文設(shè)計的方法明顯提高了圖像的重構(gòu)質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：壓縮感知；塊分類；分類字典學(xué)習(xí)