[发明专利]基于支撑集和信号值检测的视频压缩感知重构方法

摘要

本发明公开了一种基于支撑集和信号值检测的视频压缩感知重构方法，主要解决现有技术中重构图像质量低的问题。其实现步骤为(1)将视频序列按图像组分为参考帧和非参考帧；(2)将参考帧和非参考帧分成大小相等、互不重叠的宏块；(3)对所有宏块进行压缩感知测量；(4)将测量值作为输入，更新重构图像的迭代变量；(6)利用更新后的重构图像的迭代变量更新支撑集和信号检测值；(7)利用信号检测值计算重构图像的残差；(8)利用重构图像残差的约束条件判断迭代是否终止；(9)输出重构图像信号。本发明有效提高了重构图像的质量，可用于视频图像处理。

主权项

一种基于支撑集和信号值检测的视频压缩感知重构方法，包括以下步骤：(1)将视频图像序列分为图像组GOP，即把视频图像序列的连续L帧分为一组，每一组的第一帧作为参考帧，其余L‑1帧作为非参考帧，其中L为大于等于2的自然数；(2)将每组视频图像中的参考帧和非参考帧分成n个大小为N×N，互不重叠的二维宏块B，其中N为正整数；(3)用MR×N×N维的测量矩阵A对宏块B进行压缩感知采样，得到测量值b，并将该测量值b和测量矩阵A作为迭代过程的输入，其中MR为采样率；(4)初始化：设支撑集符号表示空集，迭代次数l＝1，最大迭代次数K＝500，惩罚因子α0＝0，重构图像信号检测初值重构图像信号的原始残差初值r0＝∞,重构图像信号的对偶残差初值s0＝∞，重构图像信号的迭代原始变量初值x0＝0，重构图像信号的迭代变量初值z0＝0,重构图像信号的迭代对偶变量初值u0＝0,范数权值矩阵w＝I，I为单位阵，拉格朗日因子ρ＝1；(5)依次更新重构图像信号的迭代原始变量x、重构图像信号的迭代变量z和重构图像信号的迭代对偶变量u，得到更新后的重构图像信号的迭代原始变量xl+1、重构图像信号迭代变量zl+1和重构图像信号的迭代对偶变量ul+1；(6)依次更新重构图像信号的支持集阈值εl+1、支撑集Λl+1、信号检测值和权值矩阵wl+1，按如下步骤进行：(6a)更新支持集阈值εl+1：在更新后的重构图像信号的迭代变量zl+1中，寻找幅值最大的分量|zl+1[i]|，其下标[i]表示该分量在更新后的重构图像信号的迭代变量zl+1中的位置，当更新后的重构图像信号的迭代变量zl+1中的相邻的两个分量幅值|zl+1[i+1]|和|zl+1[i]|的差值满足下式时：|zl+1[i+1]|-|zl+1[i]|>D·||zl+1||∞n,]]>将位置[i]所对应的幅值最大的分量|zl+1[i]|的值作为支持集阈值：εl+1＝|zl+1[i]|，其中，符号|·|表示取幅值，||·||∞表示求无穷范数，D为给定的常数，n为更新后的重构图像信号迭代变量zl+1的长度；(6b)更新支持集Λl+1：将更新后的重构图像信号迭代变量zl+1中所有分量幅值|zl+1[i]|大于支持集阈值εl+1的分量位置下标i放入支撑集Λl+1中：Λl+1＝{i:|zl+1[i]|>εl+1}，(6c)更新权值wil+1：用(6b)得到的支撑集Λl+1更新权值wil+1：将支撑集Λl+1内部位于位置i的权值wil+1设为1，其他位置的权值wil+1设为0：wil+1=1,ifi∈Λl+1]]>wil+1=0,ifi∈Λl+1C,]]>其中上标“C”表示补集；(6d)用更新后的重构图像信号迭代变量zl+1更新信号检测值μ^l+1=zl+1,]]>(7)计算重构图像的原始残差rl+1和对偶残差sl+1：rl+1=xl+1-μ^l+1]]>sl+1=ρ(μ^l+1-zl),]]>其中ρ为拉格朗日因子，zl为上一次迭代得到的重构图像信号迭代变量；(8)更新惩罚因子αl+1：αl+1=CαMR*(||rl+1||2+||sl+1||2),]]>其中Cα为常数，MR为采样率；(9)判断终止条件并输出重构图像信号：(9a)当重构图像的原始残差l2范数||rl+1||2小于等于原始残差阀值εpri，并且重构图像的对偶残差l2范数||sl+1||2小于等于对偶残差阀值εdual时，将更新后的重构图像信号迭代变量zl+1作为重构图像输出，终止迭代；(9b)当步骤(9a)中的条件不满足时，即当重构图像的原始残差l2范数||rl+1||2大于原始残差阀值εpri或者重构图像的对偶残差l2范数||sl+1||2大于对偶残差阀值εdual时，迭代次数l＝l+1，并判断迭代次数l是否大于最大迭代次数K；(9c)当迭代次数l大于等于最大迭代次数K时，将更新后的重构图像信号迭代变量zl+1作为重构图像输出，终止迭代；反之，当迭代次数l小于最大迭代次数K时，跳转执行步骤(5)。