基于自適應(yīng)采樣率的視頻壓縮感知方案研究.pdf

1、近年來，壓縮感知(Compressive Sensing，CS)理論的提出突破了傳統(tǒng)的信號(hào)采樣定理，能夠以遠(yuǎn)小于奈奎斯特采樣速率進(jìn)行信號(hào)的獲取，并實(shí)現(xiàn)對信號(hào)的完美重構(gòu)。由于CS理論將采樣和壓縮合二為一，所以大大降低了編碼端的復(fù)雜度，在視頻編碼領(lǐng)域得到了應(yīng)用并獲得了迅速的發(fā)展。這種基于CS理論的視頻編碼方案，稱為視頻壓縮感知(Compressive VideoSensing，CVS)方案。為了在相同采樣率下提升視頻重建質(zhì)量，現(xiàn)有CVS方案

2、主要從兩個(gè)方面進(jìn)行研究:一方面，在發(fā)送端主要研究如何對視頻信號(hào)進(jìn)行有效測量;另一方面，在接收端主要研究如何對測量信號(hào)進(jìn)行有效重構(gòu)。本文著重研究如何根據(jù)視頻信號(hào)中各幀圖像的復(fù)雜度自適應(yīng)分配采樣率，以獲取高質(zhì)量的重建圖像，主要的工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1、提出一種基于稀疏度自適應(yīng)采樣率CVS方案。在對各圖像塊分類判決時(shí)，首先判斷圖像塊在離散余弦變換域的稀疏度，其次結(jié)合該圖像塊與相鄰參考幀之間的時(shí)域相關(guān)性，確定圖像塊的分類。根據(jù)判定的圖

3、像塊類別，自適應(yīng)分配采樣率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有的自適應(yīng)采樣率分配方案相比，在相同的采樣率下，該算法可獲得0.5dB左右的峰值信噪比增益。
　　2、為了進(jìn)一步地提高現(xiàn)有自適應(yīng)采樣率CVS方案的重構(gòu)質(zhì)量，提出一種基于空時(shí)相關(guān)性的自適應(yīng)采樣率CVS方案。在該算法中，在對圖像塊分類判決時(shí)，綜合運(yùn)用視頻序列中的空域-時(shí)域相關(guān)性，以提高圖像塊分類判決結(jié)果的可靠性。首先根據(jù)時(shí)域相關(guān)性利用閾值對當(dāng)前圖像塊進(jìn)行初次分類;其次利用空域相關(guān)性對初次分

4、類結(jié)果進(jìn)行校正，確定最終分類判決結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有自適應(yīng)采樣率方案相比，提出的方案可獲得2dB左右的峰值信噪比增益。
　　3、針對現(xiàn)有基于自適應(yīng)采樣率的CVS方案的單幀總采樣率不可控的問題，提出了基于幀間相關(guān)性的自適應(yīng)采樣率分塊CVS方案。首先對當(dāng)前幀圖像塊進(jìn)行固定預(yù)采樣;其次，根據(jù)預(yù)采樣的測量值來估計(jì)圖像塊的變化程度，并計(jì)算該圖像塊與當(dāng)前幀圖像的復(fù)雜度比例;接下來，根據(jù)復(fù)雜度比例分配圖像塊自適應(yīng)采樣率;并將固定預(yù)采樣及自