CN115866151A - 一种图像通信方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及图像通信技术领域，尤其为一种图像通信方法，包括如下步骤：从发送端接收图像信号；对接收的图像信号进行压缩感知处理；对接收的图像数据进行图像压缩重建；对压缩重建后的图像进行沉浸式制作；将沉浸式制作的图像发送至接收端。本发明基于接收的图像信号进行压缩感知处理，提升了图像传输的效率，通过压缩重构处理，保证了传输图像的质量，再基于自适应的图像分割方法对图像进行分割、融合，能够结合图像呈现环境进行自适应调节，获得更为清晰的图像。采用小波变换方法较好地保护了图像中的各项信息，将小波变换方法与HIS转换方法结合，可以充分保护图像的信息完整性，从而提升了图像融合的视觉效果。

Description

一种图像通信方法
技术领域
本发明涉及图像通信技术领域，尤其是一种图像通信方法。
背景技术
随着二维图像压缩技术的逐步成熟，图像压缩标准得以完善建立，使压缩算法进一步有了重大突破，目前正在开展的压缩编码方法研究种类繁多，倘若将现实中已经实现的有效压缩比以成倍的比例提高，那么其产生的研究价值将是巨大的，二维压缩技术的成熟也使三维图像的立体式存储及其压缩技术树立了更高的起点标准。随着网络资源的进一步丰富扩展，人们获取信息的欲望越来越强烈，对图像的清晰度、处理逼真性也提出了更高的要求。而信息量传递需求的增加同时又使网络化的数据传输以成倍的速度增长，从而导致了网络资源的紧张，时常出现网络高峰、拥堵的现象，因此实现图像通信高效传输以及保证图像的高质量则是现有通信技术中研究的关键问题。现提出一种图像通信方法，实现图像通信的高效传输，同时保证图像的质量。
发明内容
本发明的目的是通过提出一种图像通信方法，以解决上述背景技术中提出的缺陷。
本发明采用的技术方案如下：
提供一种图像通信方法，包括如下步骤：
S1：从发送端接收图像信号；
S2：对接收的图像信号进行压缩感知处理；
S3：对接收的图像数据进行图像压缩重建；
S4：对压缩重建后的图像进行沉浸式制作；
S5：将沉浸式制作的图像发送至接收端。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S1中经过解码器进行数字量转换后，获得一维离散信号。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S2中，将一维离散信号划分成多个大小相等的子块，引入正交独立高斯分布矩阵，对子块进行变换，将图像的一维离散信号转换成二维图像块信号。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S3中的图像压缩重建步骤如下：
基于压缩图像的二维图像信号建立图像块信号特征训练集，并根据分辨率分为高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集，分别对高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集进行分块匹配，并通过搜索窗口进行检索获取相似图像块，对相似图像块进行特征提取后再进行归一化处理，通过近邻搜索算法搜索近邻图像块，再对图像块进行线性重组获取重建的图像。
作为本发明的一种优选技术方案：所述S4中图像沉浸式内容制作步骤包括图像的沉浸式分割处理及融合处理。
作为本发明的一种优选技术方案：所述沉浸式分割处理中，设重建的图像大小为
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作为本发明的一种优选技术方案：所述区域合并准则如下：
S3.1：两个近邻聚类区的空间距离低于
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，两个聚类区合并；
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本发明提供的图像通信方法，与现有技术相比，其有益效果有：
本发明基于接收的图像信号进行压缩感知处理，提升了图像传输的效率，通过压缩重构处理，保证了传输图像的质量，再基于自适应的图像分割方法对图像进行分割、融合，能够结合图像呈现环境进行自适应调节，获得更为清晰、逼真的图像。采用小波变换方法较好地保护了图像中的各项信息，将小波变换方法与HIS转换方法结合，可以充分保护图像的信息完整性，从而提升了图像融合的视觉效果。
附图说明
图1为本发明优选实施例的方法流程图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本实施例中的实施例及实施例中的特征可以相互组合，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明优选实施例提供了一种图像通信方法，包括如下步骤：
S1：从发送端接收图像信号；
S2：对接收的图像信号进行压缩感知处理；
S3：对接收的图像数据进行图像压缩重建；
S4：对压缩重建后的图像进行沉浸式制作；
S5：将沉浸式制作的图像发送至接收端。
所述S1中经过解码器进行数字量转换后，获得一维离散信号。
所述S2中，将一维离散信号划分成多个大小相等的子块，引入正交独立高斯分布矩阵，对子块进行变换，将图像的一维离散信号转换成二维图像块信号。
所述S3中的图像压缩重建步骤如下：
基于压缩图像的二维图像信号建立图像块信号特征训练集，并根据分辨率分为高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集，分别对高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集进行分块匹配，并通过搜索窗口进行检索获取相似图像块，对相似图像块进行特征提取后再进行归一化处理，通过近邻搜索算法搜索近邻图像块，再对图像块进行线性重组获取重建的图像。
所述S4中图像沉浸式内容制作步骤包括图像的沉浸式分割处理及融合处理。
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所述区域合并准则如下：
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本实施例中，从接收端接收图像信号，对接收的图像进行压缩感知处理进行传输，传输完成后，对压缩处理的图像进行图像压缩重建，基于压缩图像的二维图像信号建立图像块信号特征训练集，并根据分辨率分为高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集，分别对高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集进行分块匹配，并通过搜索窗口进行检索获取相似图像块，对相似图像块进行特征提取后再进行归一化处理，通过近邻搜索算法搜索近邻图像块，再对图像块进行线性重组获取重建的图像。
对重建后的图像进行沉浸式内容制作以获取更为清晰、高质量的图像。图像多光谱由多个光谱波段和一个全色波段构成，波段信息不仅具有关联性，而且信息量具有冗余性。由于主成分分析法的线性转换性能较好，可去除波段间关联性，因此，将图像低频、高频部分的多光谱信息含量依次设成两个主成分
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。图像中的差异地物会存在较为类似的光谱表象，只通过光谱特征实施MeanShift滤波操作，便能将光谱存在类似性的差异样本收敛至特征空间一致的模态点中，此时地物光谱不可分，因此，进行航测内业遥感图像分割时，需要导入纹理特征，以此来优化图像分割的稳定度。
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通过融合处理分别融合低频分量和高频分量，并循环高频分量和低频分量的融合步骤，每个分解层水平、垂直、斜向三种方位的高频分量均实现融合再停止，将获取的新的低频、高频分量实时小波逆变换，重构获取新的图像；将新的图像与原始图像H、S分量实施HIS逆转换，得到经深度融合后的图像。
同样可以通过图像分割方法提取图像中的局部图像数据信息，并通过融合准则融合至其他场景中，如通过图像分割方法提取图像中的某个人物模型，通过融合准则融合至现实环境中，可以此实现虚拟与现实相结合的场景。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种图像通信方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：从发送端接收图像信号；
S2：对接收的图像信号进行压缩感知处理；
S3：对接收的图像数据进行图像压缩重建；
S4：对压缩重建后的图像进行沉浸式制作；
S5：将沉浸式制作的图像发送至接收端。
2.根据权利要求1所述的图像通信方法，其特征在于：所述S1中经过解码器进行数字量转换后，获得一维离散信号。
3.根据权利要求2所述的图像通信方法，其特征在于：所述S2中，将一维离散信号划分成多个大小相等的子块，引入正交独立高斯分布矩阵，对子块进行变换，将图像的一维离散信号转换成二维图像块信号。
4.根据权利要求3所述的图像通信方法，其特征在于：所述S3中的图像压缩重建步骤如下：
基于压缩图像的二维图像信号建立图像块信号特征训练集，并根据分辨率分为高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集，分别对高分辨率特征图像块和低分辨率特征图像块训练集进行分块匹配，并通过搜索窗口进行检索获取相似图像块，对相似图像块进行特征提取后再进行归一化处理，通过近邻搜索算法搜索近邻图像块，再对图像块进行线性重组获取重建的图像。
5.根据权利要求1所述的图像通信方法，其特征在于：所述S4中图像沉浸式内容制作步骤包括图像的沉浸式分割处理及融合处理。
6.根据权利要求5所述的图像通信方法，其特征在于：所述沉浸式分割处理中，设重建的图像大小为
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7.根据权利要求6所述的图像通信方法，其特征在于：所述沉浸式分割处理中，通过MeanShift算法对图像进行自动调节，得到多维特征自适应向量
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8.根据权利要求7所述的图像通信方法，其特征在于：所述区域合并准则如下：
S3.1：两个近邻聚类区的空间距离低于
Figure QLYQS_31
，两个聚类区合并；
S3.2：两个近邻聚类区的纹理距离低于
Figure QLYQS_32
，两个聚类区合并；
S3.3：将聚类区中最低像素设置为N，单区域像素数低于N，此区域被合并至近邻的剩余区域内，实现图像低频、高频分量的特征分割。
9.根据权利要求5所述的图像通信方法，其特征在于：所述融合处理步骤中，融合低频分量时，将图像低频分量设为
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10.根据权利要求9所述的图像通信方法，其特征在于：所述融合处理步骤中，融合高频分量时，
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Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102625124A (zh) * 2012-03-05 2012-08-01 北京交通大学 一种立体编码、解码装置及系统
CN104504740A (zh) * 2015-01-23 2015-04-08 天津大学 压缩感知框架下的图像融合方法
CN104822063A (zh) * 2015-04-16 2015-08-05 长沙理工大学 一种基于字典学习残差重建的压缩感知视频重建方法
US20160195597A1 (en) * 2013-09-05 2016-07-07 Koninklijke Philips N.V. Mri using spatially adaptive regularization for image reconstruction
US20160216372A1 (en) * 2015-01-23 2016-07-28 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and Method for 3D Imaging using Compressive Sensing with Hyperplane Multi-Baseline Data
CN107071383A (zh) * 2017-02-28 2017-08-18 北京大学深圳研究生院 基于图像局部分割的虚拟视点合成方法
CN216748998U (zh) * 2021-10-26 2022-06-14 上海市胸科医院 多人沉浸式支气管镜教学的处理系统

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102625124A (zh) * 2012-03-05 2012-08-01 北京交通大学 一种立体编码、解码装置及系统
US20160195597A1 (en) * 2013-09-05 2016-07-07 Koninklijke Philips N.V. Mri using spatially adaptive regularization for image reconstruction
CN104504740A (zh) * 2015-01-23 2015-04-08 天津大学 压缩感知框架下的图像融合方法
US20160216372A1 (en) * 2015-01-23 2016-07-28 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and Method for 3D Imaging using Compressive Sensing with Hyperplane Multi-Baseline Data
CN104822063A (zh) * 2015-04-16 2015-08-05 长沙理工大学 一种基于字典学习残差重建的压缩感知视频重建方法
CN107071383A (zh) * 2017-02-28 2017-08-18 北京大学深圳研究生院 基于图像局部分割的虚拟视点合成方法
CN216748998U (zh) * 2021-10-26 2022-06-14 上海市胸科医院 多人沉浸式支气管镜教学的处理系统

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
WENLI MAO: "Video analysis of intelligent teaching based on machine learning and virtual reality technology" *
程亮;: "多帧影视图像真实性建模优化研究仿真" *

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