[发明专利]一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法

摘要

本发明公开了一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法。该方法在建立无反馈的分布式视频压缩感知模型的基础上，充分利用视频帧非关键帧之间的时间相关性，对非关键帧的每个块进行模式判别，将非关键帧与前一帧的残差编码传输；在重构时，按照模式判别的结果自适应地选择有无边信息的重构方式，重构每个非关键帧的块，避免了部分不必要的边信息计算。该方法利用了当前帧的前一帧进行重构，而不只是单纯地使用关键帧作为参考帧进行重构，使得视频帧之间的时间相关性能够得到有效利用。该方法在相同总采样率下能保证视频的重构质量，同时减少系统重构时间，且没有使用反馈信道。

主权项

1.一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：输入：视频序列，每帧有I_c×I_r个像素，图像每行有I_c个像素，每列有I_r个像素；步骤1)将原始视频流拆分为若干个长度为G的图像组Group of Picture，GOP，每组第一帧x₀为关键帧，其余帧{x₁,x₂,…,x_t…,x_G‑1}为非关键帧；步骤2)将每个非关键帧分成小块，块的长度和宽度均为B；步骤3)计算一个图像组中每个非关键帧与前一帧的残差x_r＝x_t‑x_t‑1；步骤4)计算每个非关键帧的块与前一帧相应块的时间相关度u，利用均方误差的倒数来表示第t‑1帧的块与第t帧相应块的时间相关度：其中n＝B×B；进行模式判别，T₁和T₂为模式识别中的阀值，0<T₁<T₂；若u(x_t‑1,x_t)小于等于阀值T₁，则此块判为近似不变块；若u(x_t‑1,x_t)大于阀值T₁且小于等于阀值T₂，则此块判为缓慢变化块；若u(x_t‑1,x_t)大于阀值T₂，则此块判为剧烈变化块；若该块为近似不变块，则不分配测量率；步骤5)对关键帧帧内编码或压缩测量；步骤6)对每个非关键帧进行基于块的压缩感知测量；步骤7)在重构时，对关键帧帧内解码或者重构；步骤8)非关键帧在重构时，若非关键帧中的块为近似不变块，则用已经重构完成的前一帧相应部位的块进行填补，转到步骤11)，否则转到步骤9)；步骤9)若为非关键帧中的块为中等变化块，利用当前帧的残差测量值y_r重构得到残差预测帧块结合已重构的前一帧相应部位的块产生重构帧块转到步骤11)，否则转到步骤10)；步骤10)若非关键帧中的块为剧烈变化块，则该块需要利用双向运动估计与补偿产生边信息；在双向运动补偿过程中，x_f为前一帧中的块，为前一帧中的块的重构值，x_b为与x_t相邻的后面一个关键帧的块，为其相应的重构值；按照时间相关度进行加权，则边信息为：其中a为自适应加权系数，并且结合已经重构的前一帧进行残差重构；步骤11)将各个块组合在一起生成非关键帧。