1.一种感知数据驱动的自适应压缩感知图像编码方法，其特征在于，包括以下步骤：a、CS图像传感器将尺寸为N1×N2的图像X划分为L个尺寸为B×B的互不重叠块Xi，i代表块索引，由1取至L，将Xi按列排列成长度为Nb＝B2的列向量xi，利用尺寸为Nb×Nb的高斯矩阵Фb对xi作矩阵乘法，公式如下：yi＝Φb·xi                                  公式(1)其中，yi为输出长度为Nb的感知数据；

b、利用感知数据yi计算反映Xi中像素分布平稳性的特征Hi；

c、设定图像X的测量率S，确定总测量次数M＝round(S×N)，其中N＝N1×N2，round(·)代表将输入实数四舍五入为整数，建立由特征Hi导向的自适应测量分配模型，生成Xi的测量次数Mi；

d、将长度为Nb的感知数据yi截短为长度为Mi的感知数据yr,i，传输至解码端；

e、在解码端，保留Фb的前Mi行构成块测量矩阵Фb,i，生成投影矩阵Pi，与感知数据yr,i作矩阵乘法，得到xi的估计块 并复原为图像块 逐一编解码各图像块，将L个复原图像块合并成最终的解码图像

2.根据权利要求1所述的感知数据驱动的自适应压缩感知图像编码方法，其特征在于，所述的步骤b利用感知数据yi计算可反映Xi中像素分布平稳性的特征Hi包括以下步骤：b1、将高斯矩阵Фb表示为列向量组形式，公式如下：其中 为Фb的第j列向量；

b2、将Фb的所有列向量逐点相加，获得列向量 公式如下：b3、计算yi与 的夹角余弦值cosθi，公式如下：其中yi,1为yi的第一个元素取值，上标T代表转置运算，sgn(·)代表取输入实数的符号；

b4、计算图像块Xi的特征Hi，公式如下：

Hi取值范围为[0,1]，反映图像块Xi中像素取值分布的平稳性，当Hi越接近于1，表明Xi中像素取值分布越平稳，而当Hi越接近于0，表明Xi中像素取值分布越不平稳。

3.根据权利要求1所述的感知数据驱动的自适应压缩感知图像编码方法，其特征在于，所述的步骤c中生成Xi的测量次数Mi包括以下步骤：c1、计算图像块Xi的测量次数密度pi，公式如下：c2、建立自适应测量分配模型，公式如下：

其中，Mi为块Xi的测量次数， 代表Mi为正整数，M为图像的总测量次数，lb、ub分别为Mi的取值上界、下界；

c3、求解公式(7)，步骤如下：

c31、设置初始的块测量次数Mi,0＝round(pi·M),i＝1,2,…,L，并限制Mi,0在区间[lb,ub]内取值，即，当Mi,0ub时，将Mi,0限定为ub；

c32、初始测量次数分配后，计算整幅图像的剩余测量次数R，公式如下：若R>0，执行如下循环迭代1，否则，执行如下循环迭代2，通过循环迭代后，确定出最终的块测量次数Mi，循环迭代1、2分别为：循环迭代1：

(a)设置迭代变量k＝0；

(b)判断R是否等于0，若等于0，退出循环迭代，否则，执行以下步骤(c)至(f)；

(c)计算集合 中的最小值Mmin；

(d)从取Mmin的块测量次数索引集合{i|Mi,k＝Mmin}中随机选取一个索引t；

(e)通过实施Mt,k+1＝Mt,k+1，将集合 更新为(f)设置R＝R-1、k＝k+1，并跳转至步骤(b)；

循环迭代2：

(a)设置迭代变量k＝0；

(b)判断R是否等于0，若等于0，退出循环迭代，否则，执行以下步骤(c)至(f)；

(c)计算集合 中的最大值Mmax；

(d)从取Mmax的块测量次数索引集合{i|Mi,k＝Mmax}中随机选取一个索引t；

(e)通过实施Mt,k+1＝Mt,k-1，将集合 更新为(f)设置R＝R+1、k＝k+1，并跳转至步骤(b)。

4.根据权利要求1所述的感知数据驱动的自适应压缩感知图像编码方法，其特征在于，所述的步骤e中生成投影矩阵Pi的公式如下：其中上标T代表转置运算，上标-1代表求逆运算，Ra为图像块Xi的自相关矩阵，Ra的尺寸为Nb2×Nb2，其第r行、第c列的元素值计算公式如下：其中(r1,r2)代表Xi对应的列向量xi中第r个元素在Xi中的空间坐标，(c1,c2)代表Xi对应的列向量xi中第c个元素在Xi中的空间坐标，投影矩阵Pi与感知数据yr,i作矩阵乘法，得到xi的估计块 公式如下：将列向量 复原为图像块 最终，将L个复原图像块合并成解码图像