图像压缩采样算法

资 源 简 介

图像压缩采样算法

详 情 说 明

图像压缩采样算法是一种通过减少数据采集量的方式来高效获取和重建图像的技术。这类算法的核心思想是利用图像信号本身具有的稀疏性或可压缩性，在不丢失重要信息的前提下大幅降低采样率。

在信号处理领域，最典型的代表是压缩感知理论。该理论突破了传统奈奎斯特采样定理的限制，指出只要信号在某个变换域是稀疏的，就可以通过远低于奈奎斯特速率的采样来准确重建原始信号。对于图像处理而言，常用的稀疏变换包括离散余弦变换(DCT)和小波变换等。

图像压缩采样算法主要包含三个关键环节：稀疏表示、测量矩阵设计和重建算法。稀疏表示是将图像投影到一个合适的基空间，使其大部分系数为零或接近零；测量矩阵负责将高维图像数据投影到低维空间；而重建算法则从少量测量值中恢复原始图像。

这类算法在医学成像、遥感图像处理和视频监控等领域有重要应用，能够显著降低存储和传输成本，同时保持可接受的图像质量。近年来的研究热点包括深度学习的重建算法改进、自适应采样策略以及硬件实现优化等方向。