[发明专利]基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统

权利要求书

1.一种基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征在于，包括：子空间集构造模块、稀疏基矩阵构造模块、视频信号传感模块和重构处理模块，其中：

所述子空间集构造模块对视频信号关键帧块，利用聚类方法生成子空间集，并将该子空间集输出到稀疏基矩阵构造模块的输入端；

所述稀疏基矩阵构造模块接收子空间集，利用线性子空间学习方法生成子空间集对应的稀疏基矩阵，并将该稀疏基矩阵输出到重构处理模块的输入端；

所述视频信号传感模块对视频信号的非关键帧块以块的形式进行投影，得到观测值，并将该观测值输出到重构处理模块的输入端；

所述重构处理模块接收所述稀疏基矩阵构造模块输出的基矩阵与所述视频信号传感模块输出的测量值，对信号进行重构。

2.根据权利要求1所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，所述的子空间集构造模块，实现由在重构的关键帧上进行块聚类生成不同类别的块组，每类块组对应于一个子空间，聚类得到的块组作为训练集用于生成子空间集的稀疏基矩阵。

3.根据权利要求2所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，基于块聚类的子空间构造可通过稀疏子空间聚类方法和块匹配方法对整个重构关键帧进行操作来实现。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，所述的稀疏基矩阵构造模块实现由线性子空间学习方法生成的一种标准正交基，它能够适应性的表示出高维信号的内在结构，相对于固定基能更有效地稀疏表示视频信号，这种在稀疏基矩阵上的稀疏表示是具有块结构的。

5.根据权利要求4所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，所述的线性子空间学习方法分别单独作用于不同的块组得到不同的基，进而组成稀疏基矩阵。

6.根据权利要求1-3任一项所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，所述的视频信号传感模块是一种一阶的数字微镜设备，它模拟了对视频信号的压缩传感。

7.根据权利要求1-3任一项所述的基于数据驱动子空间集的压缩视频采集与重构系统，其特征是，所述的重构处理模块通过一种凸松弛算法模型实现的，找到的全局最优解乘以稀疏基就是要得到的重构信号。