[01127243]基于多尺度显著图的自适应图像压缩采样方法

一种基于多尺度显著图的自适应图像压缩采样方法,包括如下步骤：（1）通过低分辨率传感器采集得到低分辨率采样图像P;（2）对低分辨率采样图像P进行SVT变换,当设分解级数为3级时,得到一幅低频图像P1和三幅高频支撑值图像S1,S2,S3;（3）取前两幅高频支撑值图像,对其加权求和,得到支撑值图像S：S＝w1S1+w2S2其中w1和w2为权值;（4）对S进行双线性插值并且归一化,得到与原图像尺寸大小相同的显著图S′;（5）对S′进行分块操作,将其分为互不重叠的8*8大小的小块,每一小块分别记作Si′,i＝1,2...n,其中i为小块的顺序,n为小块的总数目;（6）分别计算S′的标准差M,Si′的标准差mi和S′的均值m,统计每一小块中mi＞M并且支撑值大于m的个数t,设定阈值t′,如果t＞t′,该块则被标记为“视觉显著”块;如果t≤t′,该块则被标记为“非视觉显著”块,所有的“视觉显著”块组成“视觉显著”区域,“非视觉显著”块组成“非视觉显著”区域;（7）对低分辨率采样图像P进行分块操作,分块方法同步骤（5）,每一小块记作Pi,i＝1,2...n,其中i为小块的顺序,n为小块的总数目;（8）根据“视觉显著”区域分配较高的采样资源,“非视觉显著”区域分配较低的采样资源这一原则,对低分辨率采样图像每一小块Pi进行随机观测。