[發明專利]一種基于時間相關性的分布式視頻壓縮感知重構方法

有效

• 申請號: 201711495128.X
• 申請日: 2017-12-31
• 公開（公告）號: CN108200440B
• 公開（公告）日: 2019-08-23
• 發明（設計）人: 張登銀;楊陽;趙烜;薛睿;趙莎莎;季航
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04N19/90
• 分類號: H04N19/90;H04N19/70;H04N19/593;H04N19/176;H04N19/146;H04N19/503
• 代理公司: 江蘇愛信律師事務所 32241
• 代理人: 唐小紅

本發明公開了一種基于時間相關性的分布式視頻壓縮感知重構方法。該方法在建立無反饋的分布式視頻壓縮感知模型的基礎上，充分利用視頻幀非關鍵幀之間的時間相關性，對非關鍵幀的每個塊進行模式判別，將非關鍵幀與前一幀的殘差編碼傳輸；在重構時，按照模式判別的結果自適應地選擇有無邊信息的重構方式，重構每個非關鍵幀的塊，避免了部分不必要的邊信息計算。該方法利用了當前幀的前一幀進行重構，而不只是單純地使用關鍵幀作為參考幀進行重構，使得視頻幀之間的時間相關性能夠得到有效利用。該方法在相同總采樣率下能保證視頻的重構質量，同時減少系統重構時間，且沒有使用反饋信道。

技術領域

本發明涉及一種基于時間相關性的分布式視頻壓縮感知重構方法，屬于視頻圖像處理技術領域。

背景技術

由于視頻信號處理的復雜性和傳輸的流量大，對于缺乏電力和通信網絡基礎設施的應用環境，現有的視頻監控系統無法滿足應用需。壓縮感知(Compressive Sensing，CS)技術深度挖掘視頻信號內部的稀疏性，通過欠采樣方法提取原始信號的低維投影，并利用優化或迭代的手段高概率完成原始信號的重構。將CS應用到分布式視頻編碼(DistributedVideo Coding，DVC)中產生了分布式視頻壓縮感知技術(Distributed Compressive VideoSensing，DCVS)，節省了存儲空間，降低編碼復雜度，提高了視頻圖像的質量。

目前，DCVS研究中的重構過程大多都是采用生成邊信息的方法來輔助非關鍵幀的重構，雖然視頻圖像幀的重構質量越來越高，但是由于重構時間較長，這些方法大部分不能應用到應急視頻服務等情景中。邊信息的形式有很多種，可以是運動矢量，也可以是像素值，像素梯度方向，圖像二進制邊緣等，其中像素值形式簡單直觀，是最常用的邊信息形式。基于運動補償的邊信息生成算法，可以分為運動補償內插插值法和運動補償外推法。對于運動補償內插插值法，一般利用前后解碼的關鍵幀圖像計算出圖像塊的運動矢量，取其一半作為當前幀的運動矢量，經過運動補償后得到的圖像作為邊信息。由于運動矢量不一定落在塊的中心點，所以會產生空洞和疊加區域，采用雙向運動估計的算法，避免了空洞和重疊區域的處理，提高了重構圖像的質量。但是，在視頻幀中有些塊是固定不變的或者緩慢變化的，如土地，石頭，水，白云等，在各個視頻幀中都是相同的，如果使用復雜的邊信息生成技術，會使得系統復雜度增加，重構時間延長，浪費了資源。在目前的分布式視頻壓縮感知系統中，一般是使用關鍵幀作為參考幀，忽略了相鄰非關鍵的時間相關性，已重構的非關鍵幀在重構過程中沒有得到充分利用，造成了一定的資源和能源的浪費。總體而言，目前的重構方案研究尚不能用于應急視頻服務等場景中，所以還有待進一步地完善和發展。

發明內容

本發明的目的在于提出一種基于時間相關性的分布式視頻壓縮感知重構方法。該方法解決了現有分布式視頻壓縮感知過程中未充分考慮視頻非關鍵幀時間相關性的問題。對非關鍵幀的每個塊進行模式判別，將非關鍵幀與前一幀的殘差編碼傳輸。在重構時，按照模式判別的結果自適應地選擇有無邊信息的重構方式，重構每個非關鍵幀的塊。該方法利用了當前幀的前一幀進行重構，而不只是單純地使用關鍵幀作為參考幀進行重構，使得視頻幀之間的時間相關性能夠得到有效利用。該方法在相同總采樣率下能保證視頻的重構質量同時，減少系統重構時間，且沒有使用反饋信道，時延較小，使得分布式視頻壓縮感知更加適用于抗險救災現場等應急場景應用中。

本發明解決其技術問題所采取的技術方法是：一種基于時間相關性的分布式視頻壓縮感知重構方法，其特征在于，具體步驟如下：

輸入：視頻序列，每幀有I_c×I_r個像素(圖像每行有I_c個像素，每列有I_r個像素)；

步驟1：將原始視頻流拆分為若干個長度為G的圖像組(Group ofPicture，GOP)，每組第一幀x₀為關鍵幀，其余幀{x₁,x₂,…,x_t…,x_G-1}為非關鍵幀；