[发明专利]一种视频传感器网络中的压缩感知编解码方法及系统

权利要求书

1.一种视频传感器网络中的压缩感知编解码方法，其特征在于，包括：

对原始视频帧进行自适应分组；

对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量，得到每一个视频帧组的观测矢量矩阵；

对观测矢量矩阵进行压缩感知解码重构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对原始视频帧进行自适应分组的步骤，包括：

对所述原始视频帧进行基本分组，标定每个分组的首帧为关键帧，其余为非关键帧；

利用所有非关键帧对同组的关键帧进行差值处理得到每一个基本分组的差值矩阵，对差值矩阵中的所有列向量均值求和，在列向量均值之和大于预设的阈值时，采用该列向量均值之和对应的视频帧替换所属基本分组中的关键帧，该基本分组中的首帧被替换为非关键帧。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量的步骤，包括：

在每个视频帧组内，采用非关键帧对关键帧进行差值处理得到差值矩阵，再对所得的差值矩阵进行压缩感知编码测量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量的步骤，包括：

采用分块压缩感知技术对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对观测矢量矩阵进行压缩感知解码重构的步骤，包括：

采用梯度投影重构算法对观测矢量矩阵进行压缩感知解码重构。

6.一种视频传感器网络中的压缩感知编解码系统，其特征在于，包括：

自适应分组模块，用于对原始视频帧进行自适应分组；

感知编码测量模块，用于对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量，得到每一个视频帧组的观测矢量矩阵；

重构模块，用于对观测矢量矩阵进行压缩感知解码重构。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，自适应分组模块包括：

基本分组模块，用于对所述原始视频帧进行基本分组，标定每个分组的首帧为关键帧，其余为非关键帧；

替换模块，用于利用所有非关键帧对同组的关键帧进行差值处理得到每一个基本分组的差值矩阵，对差值矩阵中的所有列向量均值求和，在列向量均值之和大于预设的阈值时，采用该列向量均值之和对应的视频帧替换所属基本分组中的关键帧，该基本分组中的首帧被替换为非关键帧。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

感知编码测量模块用于在每个视频帧组内，采用非关键帧对关键帧进行差值处理得到差值矩阵，再对所得的差值矩阵进行压缩感知编码测量。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

感知编码测量模块用于采用分块压缩感知技术对分组所得的视频帧组进行压缩感知编码测量。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，

重构模块用于采用梯度投影重构算法对观测矢量矩阵进行压缩感知解码重构。