發(fā)布時間：2019-11-06 20:10

【摘要】：視頻壓縮感知在采集端資源受限的視頻采集應(yīng)用場景有重要研究意義。重構(gòu)算法是視頻壓縮感知的關(guān)鍵技術(shù),基于多假設(shè)預(yù)測的"預(yù)測-殘差重構(gòu)"框架具有良好的重構(gòu)性能。但現(xiàn)有的多假設(shè)預(yù)測算法大多在觀測域提出,這種預(yù)測方法由于受到不重疊分塊的限制,造成了預(yù)測幀的塊效應(yīng),降低了重構(gòu)質(zhì)量。針對此問題,該文將像素域多假設(shè)預(yù)測與觀測域多假設(shè)預(yù)測相結(jié)合,提出兩級多假設(shè)重構(gòu)思想(2s MHR),并設(shè)計了基于圖像組(Gw_2s MHR)和基于幀(Fw_2s MHR)的兩種實現(xiàn)方法。仿真結(jié)果表明,所提2s MHR重構(gòu)算法能有效減小塊效應(yīng),相比于現(xiàn)有最好的多假設(shè)預(yù)測算法具有更低的時間復(fù)雜度和更高的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
【圖文】：

嗉偕柙げ獾淖畬筧鋇閌鞘?到不重疊分塊的限制，從而造成了預(yù)測幀的塊效應(yīng)，降低重構(gòu)質(zhì)量。為了克服觀測域多假設(shè)預(yù)測的限制，以得到視頻幀更加稀疏的表示，獲得更高的視頻重構(gòu)質(zhì)量，本文提出了兩級多假設(shè)重構(gòu)(2sMHR)思想，設(shè)計了兩種實現(xiàn)方法，，一種是基于幀的實現(xiàn)方法，另一種是基于GOP的實現(xiàn)方法，并給出了這兩種實現(xiàn)方法的詳細實現(xiàn)過程和理論分析。本文在第4節(jié)給出了所提思想和實現(xiàn)方法的仿真實驗結(jié)果，并進行了全面的對比和分析，驗證了其有效性。2視頻壓縮感知中的多假設(shè)預(yù)測預(yù)測-殘差重構(gòu)框架的一般處理流程如圖1所示。圖1預(yù)測-殘差重構(gòu)的一般流程為了防止誤差累加傳播，通常以圖像組(GroupOfPictures,GOP)為單位對視頻序列進行處理。每個GOP的首幀為關(guān)鍵幀，其余幀為非關(guān)鍵鄭在采樣端，對各視頻幀進行獨立觀測。分塊壓縮感知[18](Block-basedCompressedSensing,BCS)對存儲及計算能力要求較低，是目前使用最為廣泛的采樣方式。每個視頻幀被分成若干個不重疊的B×B大小圖像塊，對每個子塊采用相同的觀測矩陣Φ進行獨立觀測：t,it,iy=Φx(1)式中，t,ix為2B×1維列矢量，表示當(dāng)前幀tx的第i個B×B不重疊圖像塊；t,iy為M×1維列矢量，表示圖像塊t,ix的觀測值；Φ為2M×B維的高斯隨機觀測矩陣，定義2M/B為采樣率。通常，關(guān)鍵幀的采樣率高于非關(guān)鍵幀采樣率。在重構(gòu)端，對關(guān)鍵幀進行獨立幀內(nèi)重構(gòu)；對于非關(guān)鍵幀，先利用視頻幀間相關(guān)性進行預(yù)測，然后在預(yù)測幀基礎(chǔ)上進行殘差重構(gòu)。在現(xiàn)有的預(yù)測算法中，基于Tikhonov正則化的多假設(shè)預(yù)測[14]算法在預(yù)

制，在重構(gòu)端只能對固定大小的不重疊塊進行多假設(shè)預(yù)測，導(dǎo)致在預(yù)測過程中不能靈活地分塊，從而造成預(yù)測幀的塊效應(yīng)明顯，降低了預(yù)測精度，使得預(yù)測殘差稀疏度不高，限制了視頻重構(gòu)質(zhì)量的提升。針對該問題，文中提出了兩級多假設(shè)重構(gòu)方案(2sMHR)，該重構(gòu)方案分為兩個重構(gòu)階段，第1階段的觀測域多假設(shè)預(yù)測及第2階段的像素域多假設(shè)預(yù)測，每次預(yù)測后，都要進行殘差重構(gòu)。2sMHR重構(gòu)方案總體流程圖如圖2所示。3.1像素域多假設(shè)預(yù)測為了克服觀測域多假設(shè)預(yù)測的限制，我們提出在第1階段重構(gòu)幀基礎(chǔ)上進行第2階段的像素域多圖22sMHR總體流程圖假設(shè)預(yù)測。得到第1階段的重構(gòu)幀tx以后，第2階段的多假設(shè)預(yù)測以重疊分塊的方式在像素域進行。圖3給出了像素域多假設(shè)預(yù)測的流程框圖，分步驟解釋如下：圖3像素域多假設(shè)預(yù)測框圖步驟1對當(dāng)前幀(第1階段重構(gòu)幀)進行重疊分塊；步驟2在確定的搜索窗內(nèi)對參考幀進行運動全搜索，選取出與當(dāng)前塊之間MSE(或SAD)最小的前若干個匹配塊(文中試驗中取8個匹配塊)作為當(dāng)前塊的最優(yōu)多假設(shè)塊；步驟3通過求解最小二乘問題得到多假設(shè)線性加權(quán)系數(shù)：()21T,,,,,,,2argmintititititititi==wwxHwHHHx(7)式中，t,ix表示第1階段重構(gòu)幀tx中的一個重疊塊，t,iH表示該重疊塊t,ix在參考幀中的假設(shè)塊集；步驟4利用所求權(quán)值t,iw，對多假設(shè)塊進行線性加權(quán)求和，得到當(dāng)前塊的預(yù)測塊t,ix：,,,tititix=Hw(8)步驟5得到當(dāng)前幀各個塊的預(yù)測塊后，對重疊位置的像素值取平均，得到最終預(yù)測鄭通過采取重疊塊運動補償和靈活的分塊，所提像素域多假設(shè)預(yù)測有效消除了塊效應(yīng)和抑制重構(gòu)噪聲，從而提高了預(yù)測質(zhì)量。更重要的是，在像素域中，可以借鑒許多傳統(tǒng)視頻編碼中高效?

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