[发明专利]一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知采样方法

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采样方法，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，充分利用视频帧之间的时间相关性，通过每个图像块信息占视频图像组信息的大小来初步分配每块的采样率，按照帧间残差进行模式判别，计算出各个小块实际的采样率，从而实现自适应采样分配。该方法在相同总采样率下能提高视频的重构质量，且减少采样次数带来的能量节省远远超过了动态采样率算法引起的额外能量消耗，没有使用反馈信道，时延较小。该方法解决了现有分布式视频压缩感知采样过程中未充分考虑时间相关性的问题，具有很好地实用价值。

主权项

1.一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知采样方法，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；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_j,…,X_G‑1}为非关键帧；步骤2：将每个非关键帧划分为n个大小为B×B的块；步骤3：计算一个图像组中每两相邻非关键帧之间的结构相似度：0<j<G以及一个GOP中每个非关键帧时间相关性信息占整个图像组中信息的比例为步骤4：利用每个非关键帧时间相关性信息占一个图像组中时间相关性信息比例分配采样率，则第t个非关键帧中每块的采样率分配比例为：步骤5：计算第t个非关键帧每块的采样率为其中为平均每个非关键帧的采样率；步骤6：当R_t大于1时，不符合实际采样，需进行采样率的重分配，如果是R_t的值超过了阀值M_max，则按照阀值进行采样，多余的采样率为R_rt＝R_t‑M_max，R_rt依照其后非关键帧中m_t的大小按比例分配给后面的帧，测量数完全被分配，得到最终的R_t；步骤7：计算相邻两非关键帧相对应块的残差S_t,i＝X_t,i‑X_t‑1,i，其中X_t,i为第t个非关键帧的第i个小块，若残差大于阀值T，则每个图像块的模式识别标记值C_t,i记为0，否则，C_t,i记为1，计算每块的最终采样率为：r_t,i＝C_t,i×R_t；步骤8：对关键帧帧内编码或压缩测量，对非关键帧进行基于块的压缩感知；步骤9：对关键帧进行帧内解码或重构，对非关键帧每小块进行解码重构，只需要对C_t,i＝1的块进行解码，对标记为C_t,i＝0的块直接用前一帧重构后的块填补即可；步骤10：将非关键帧中重构后的小块和已用前一帧填补后的块按照原帧大小进行重组。