[发明专利]一种视频的分布式压缩感知编解码方法

权利要求书

1.一种视频的分布式压缩感知编解码方法，其特征在于：包括步骤1，对关键帧的基于JPEG编码算法的改进；步骤2，对非关键帧的基于BCS_SPL重建算法的改进；

其中步骤1中关键帧的编码过程中在分块DCT的基础上加入基于Canny边缘检测的自适应方法含有以下步骤：

步骤1.1：对图片计算自适应分块信息；

步骤1.2：根据得到的分块信息进行不同尺寸的DCT变换编码；

其中步骤2中非关键帧在BCS_SPL算法的基础上引入动态自适应尺度因子，含有以下步骤:

步骤2.1：通过循环硬门限法算法测试、创建并统计最佳尺度样本数据；

步骤2.2：计算样本图片的纹理复杂度；

步骤2.3：对样本数据使用BP神经网络进行训练，得到自适应尺度因子模型；

步骤2.4：修改原BCS_SPL算法，增加新的输入参数；含有以下步骤：在原BCS_SPL算法中引入新的输入参数：纹理复杂度w，w的值通过步骤2.2计算，将w传入BCS_SPL算法后，加载步骤2.3训练好的模型M，使用Q＝M(w,b)来计算近似最佳尺度因子Q，改动原算法的阈值计算函数，将函数中的固定尺度因子0.6745修改为近似最佳尺度因子Q，原算法其他部分无需改动，即将修改为

步骤2.5：使用改进的BCS_SPL算法修改整个非关键帧编码和解码流程，其含有以下步骤：在使用改进的BCS_SPL算法时，编码端多计算一个纹理复杂度参数，该参数会随编码数据一同传输到解码端，便于解码，解码端在接收到纹理复杂度后，传入到解码函数中，便于计算自适应尺度因子。

2.根据权利要求1所述的视频的分布式压缩感知编解码方法，其特征在于：所述步骤1.1含有以下步骤：

1.1.1、采用Canny边缘检测方法对图片进行边缘化，得到只包含0和1的二值矩阵，统计整张图片二值矩阵中1的个数，称为总边缘点数；

步骤1.1.2、将图片按照32x32尺寸进行平均分块；

步骤1.1.3、统计分块的个数，使用总边缘点数除以分块个数得到每一分块的平均边缘点数；

步骤1.1.4、根据每一块的点数与平均点数的对比结果，判断是否继续分块；

步骤1.1.5、若当前块边缘点数大于平均边缘点数且当前分块尺寸大于16x16时，需进行进一步分块，则执行1.1.6；否则不需要继续分块，则执行步骤1.1.7；

步骤1.1.6、继续分块则将当前分块平均分为四份，统计每个新分块边缘点数，并计算得到新分块的平均边缘点数，然后执行1.1.4；

步骤1.1.7、记录当前分块在整个图片的坐标位置，以整张图片左上角为原点，当前分块左上角的点到图片左边界的距离为横坐标x；当前分块左上角的点到整张图片上边界的距离为纵坐标y，并记录当前分块大小b；

步骤1.1.8、当整张图片所有分块均不能继续分块后，输出该图片的自适应分块信息，分块信息为一个二维矩阵，每一行三个数据，分别代表分块的横坐标、纵坐标以及分块大小，数据记录顺序是原图片中从左到右从上到下依次记录分块信息。

3.根据权利要求1所述的视频的分布式压缩感知编解码方法，其特征在于：所述步骤1.2含有以下步骤：编码时循环读取自适应分块信息表，根据表中每一行的分块横纵坐标和分块大小从原图片中读取相应大小的块数据；对获取的块数据进行DCT变换编码以及均匀量化和熵编码工作；最后将该编码后的数据打包发送，完成关键帧编码。

4.根据权利要求1所述的视频的分布式压缩感知编解码方法，其特征在于：所述步骤2.1含有以下步骤：选取100幅不同纹理复杂程度的图片作为实验图片，使用8x8、16x16以及32x32三种分块大小，在0.2～0.8的采样率下进行实验，其中间隔为0.1，每次实验进行100次取均值，共获得2100组数据。

5.根据权利要求1所述的视频的分布式压缩感知编解码方法，其特征在于：所述步骤2.2含有以下步骤：继续使用步骤2.1中的100幅样本图片，使用Canny边缘检测方法使这些图片进行边缘化，得到0、1二值矩阵；统计矩阵中1的个数P，用P除以图片大小得到图片纹理复杂度，将每张图片的纹理复杂度一一对应地添加到步骤2.1中的测试数据中，作为样本数据。