一种基于压缩感知的视频序列重构方法
专利汇可以提供一种基于压缩感知的视频序列重构方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 压缩 感知 的视频序列重构方法，编码端将原始视频序列分为关键 帧 、非关键帧两种类型，分别采用不同的 采样 率进行测量，在解码端先对不同的视频序列进行 运动估计 /补偿预测和光流法预测两种不同 算法 的性能判断，再结合对比结果利用帧间相关性对所有非关键帧进行性能较好的算法重构。本发明处理视频时，所需采样的数据量少，恢复的视频 质量 好。相对于视频独立重构的传统算法，提高了低采样率时峰值 信噪比 ，并缩短重构时间。，下面是一种基于压缩感知的视频序列重构方法专利的具体信息内容。
1.一种基于压缩感知的视频序列重构方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)测量过程
步骤A1：将原始视频序列以图像组GOP为单位分组,分为n个图像组；
步骤A2：将图像组尺寸设为m，每个图像组内的第1帧为关键帧xi,1，第2帧至第m帧为非关键帧xi,2,xi,3,...,xi,m,i为图像组的序号,i＝1,2,...,n；
步骤A3：对每个图像组的关键帧以高采样率进行分块采样，对应得到yi,1，i＝1,2,...,n，对每个图像组的非关键帧以低采样率进行分块采样,对应得到yi,2,yi,3,...,yi,m，i＝1,
2,...,n；
(2)重构过程
步骤B1：对每个图像组采样后的关键帧进行传统的独立重构，对应得到zi,1，i＝1,
2,...,n；
步骤B2：将独立重构的关键帧zi,1和zi+1,1与采样后的非关键帧yi,2合并为group1,将独立重构的关键帧zi,1和zi+1,1与采样后的非关键帧yi,m合并为group2,i＝1,2,...,n-1；
步骤B3：对group1进行基于块的运动估计/补偿或基于像素的光流法重构对应的第i个图像组的第2帧，并对重构结果进行性能对比，判断出适合该图像组的最佳帧间预测算法；
步骤B4：根据步骤B3已判断出的性能较好的重构结果，若是判断出运动估计/补偿重构算法更好，则使用独立重构出的关键帧利用前后向运动估计/补偿可得到剩余非关键帧；若是判断出光流重构算法更好，则使用独立重构出的关键帧利用光流矢量和相对位置可扭曲出所有非关键帧；
步骤B5：将重构的所有帧整合起来得到最终恢复出的视频序列。
2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的视频序列重构方法，其特征在于：如果在所述步骤B3中判断出光流法重构性能较好时，步骤B4如下：
对于重构第i个图像组的第j帧，取光流扭曲系数a，即利用zi,1向zi+1,1的光流矢量的a倍处的扭曲图像结合zi+1,1向zi,1的光流矢量的1-a倍处的扭曲图像，得到重构的第j帧zi,j,i＝
1,2,...,n-1,j＝2,3，...,m；对于每个图像组重构第j帧时，光流扭曲系数 其中j＝2,3，...,m，以此来重构序列帧。
一种基于压缩感知的视频序列重构方法
技术领域
背景技术
发明内容
2, …,n-1；
具体实施方式
2, …,n-1；
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