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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116228784B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310011079.7，技術領域涉及：G06T7/10；該發明授權一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法是由左胤杰;趙君喜設計研發完成，并于2023-01-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法，屬于圖像處理技術領域，包括：對原始圖像進行分塊；提取各個圖像塊的紋理信息并計算其紋理信息權值，所述紋理信息包括灰度熵、標準差、邊緣信息；根據各圖像塊的紋理信息權值差異對各圖像塊進行聚類；計算各類圖像塊的自適應采樣率，并根據自適應采樣率構造各類圖像塊的測量矩陣進行測量；使用基于疊加結構分塊方法的平滑投影Landweber重構算法對圖像進行重構，得到大尺寸重構圖像塊進行拼接。與現有技術相比較，本發明有效地抑制了塊效應，并且在保持總采樣率不變的情況下提高了圖像的重構主觀質量和峰值信噪比，實現了采樣率的合理自適應分配，具有很好的實用性。

本發明授權一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法在權利要求書中公布了：1.一種基于紋理信息的自適應分塊壓縮感知圖像重構方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一，對原始圖像進行分塊； 步驟二，提取各個圖像塊的紋理信息，并計算其紋理信息權值，所述紋理信息包括灰度熵、標準差、邊緣信息； 步驟三，按照步驟二計算出的各圖像塊的紋理信息權值差異對各圖像塊進行聚類； 步驟四，計算各類圖像塊的自適應采樣率，并根據自適應采樣率構造各類圖像塊的測量矩陣，進行測量，其中計算各類圖像塊的自適應采樣率的具體內容包括： 步驟41：設定圖像的總采樣率SR∈[0.1,0.5]； 步驟42：計算各個圖像塊的預采樣率SR_Pre，圖像塊j的預采樣率SR_Prej定義為： 其中分別為各個圖像塊的紋理信息權值；W、H分別為原始圖像的寬和高；B為圖像分塊后的尺寸；SR為圖像總采樣率； 步驟43：按照各個圖像塊的預采樣率SR_Pre和步驟三所得到的聚類結果，將同類圖像塊的預采樣率先求和再求均值得到各類圖像塊的自適應采樣率SRj； 步驟44：對各類圖像塊的自適應采樣率SRj進行二次分配 設定采樣率上界SRmax，遍歷各個圖像塊，若有圖像塊的采樣率超過采樣率上界，則計算其超出采樣率上界部分： SRplus＝SRplus+SRj-SRmax 其中SRmax為采樣率上界；之后將超出采樣率上界部分SRmax平均分給所有圖像塊，當還有圖像塊采樣率超過采樣率上界，則重復該步驟直到對所有圖像塊有SRj≤SRmax； 步驟五，使用基于疊加結構分塊方法的平滑投影Landweber重構算法對圖像進行重構，得到大尺寸重構圖像塊，進行拼接，其中所述基于疊加結構分塊方法的平滑投影Landweber重構算法的具體過程為： 設測量與重構時的塊尺寸分別為B1和B2，且為實現疊加結構，B1和B2滿足以下關系： B1＜B2且B2＝2l×B1l＝1,2,3,...,L 其中l是一個正整數，疊加分塊結構首先在測量時將二維圖像X分為m個不重疊的大小為NB＝B1×B1的圖像塊Xbjj＝1,2,...,m，并將其轉化為大小為NB×1一維向量xbj； 然后通過構造大小為MB×NB測量矩陣Φbj，其中MB＝SRj×B為各圖像塊總采樣數；得到各塊大小為MB×1測量值向量ybj，其表示如下： ybj＝Φbj·xbjj＝1,2,...,m 在重構端將測量端的測量值向量ybj，測量矩陣Φbj以及一維向量xbj進行拼接和重組成為大尺寸塊；重構端設置l＝1，拼接過程如下： 其中Φ∧是四個測量矩陣Φbj構成的對角矩陣；使用拼接后的y和Φ∧作為平滑投影Landweber重建算法的輸入對圖像進行重構，得到大尺寸重構圖像塊。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210003 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。