一种视频压缩感知中两级多假设重构及实现方法
【图文】：
嗉偕柙げ獾淖畲笕钡闶鞘?到不重叠分块的限制，从而造成了预测帧的块效应，降低重构质量。为了克服观测域多假设预测的限制，以得到视频帧更加稀疏的表示，获得更高的视频重构质量，本文提出了两级多假设重构(2sMHR)思想，设计了两种实现方法，，一种是基于帧的实现方法，另一种是基于GOP的实现方法，并给出了这两种实现方法的详细实现过程和理论分析。本文在第4节给出了所提思想和实现方法的仿真实验结果，并进行了全面的对比和分析，验证了其有效性。2视频压缩感知中的多假设预测预测-残差重构框架的一般处理流程如图1所示。图1预测-残差重构的一般流程为了防止误差累加传播，通常以图像组(GroupOfPictures,GOP)为单位对视频序列进行处理。每个GOP的首帧为关键帧，其余帧为非关键郑在采样端，对各视频帧进行独立观测。分块压缩感知[18](Block-basedCompressedSensing,BCS)对存储及计算能力要求较低，是目前使用最为广泛的采样方式。每个视频帧被分成若干个不重叠的B×B大小图像块，对每个子块采用相同的观测矩阵Φ进行独立观测：t,it,iy=Φx(1)式中，t,ix为2B×1维列矢量，表示当前帧tx的第i个B×B不重叠图像块；t,iy为M×1维列矢量，表示图像块t,ix的观测值；Φ为2M×B维的高斯随机观测矩阵，定义2M/B为采样率。通常，关键帧的采样率高于非关键帧采样率。在重构端，对关键帧进行独立帧内重构；对于非关键帧，先利用视频帧间相关性进行预测，然后在预测帧基础上进行残差重构。在现有的预测算法中，基于Tikhonov正则化的多假设预测[14]算法在预
制，在重构端只能对固定大小的不重叠块进行多假设预测，导致在预测过程中不能灵活地分块，从而造成预测帧的块效应明显，降低了预测精度，使得预测残差稀疏度不高，限制了视频重构质量的提升。针对该问题，文中提出了两级多假设重构方案(2sMHR)，该重构方案分为两个重构阶段，第1阶段的观测域多假设预测及第2阶段的像素域多假设预测，每次预测后，都要进行残差重构。2sMHR重构方案总体流程图如图2所示。3.1像素域多假设预测为了克服观测域多假设预测的限制，我们提出在第1阶段重构帧基础上进行第2阶段的像素域多图22sMHR总体流程图假设预测。得到第1阶段的重构帧tx以后，第2阶段的多假设预测以重叠分块的方式在像素域进行。图3给出了像素域多假设预测的流程框图，分步骤解释如下：图3像素域多假设预测框图步骤1对当前帧(第1阶段重构帧)进行重叠分块；步骤2在确定的搜索窗内对参考帧进行运动全搜索，选取出与当前块之间MSE(或SAD)最小的前若干个匹配块(文中试验中取8个匹配块)作为当前块的最优多假设块；步骤3通过求解最小二乘问题得到多假设线性加权系数：()21T,,,,,,,2argmintititititititi==wwxHwHHHx(7)式中，t,ix表示第1阶段重构帧tx中的一个重叠块，t,iH表示该重叠块t,ix在参考帧中的假设块集；步骤4利用所求权值t,iw，对多假设块进行线性加权求和，得到当前块的预测块t,ix：,,,tititix=Hw(8)步骤5得到当前帧各个块的预测块后，对重叠位置的像素值取平均，得到最终预测郑通过采取重叠块运动补偿和灵活的分块，所提像素域多假设预测有效消除了块效应和抑制重构噪声，从而提高了预测质量。更重要的是，在像素域中，可以借鉴许多传统视频编码中高效?
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