CVS中基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法

• 作者: 杨春玲 禤韵怡 郑学炜
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视频压缩感知 双稀疏表示 多假设预测 视频运动特征 相似块组 匹配准则
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 249-257
• 页数: 9页
• 分类号: TN919.8
• 字数: 6496字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.004

摘要

针对目前视频压缩感知重构算法对不同特征的视频序列重构质量参差不齐的问题,结合双稀疏对轮廓、细节的高清晰重构以及多假设算法对高频噪声有效抑制的优点,本文提出一种基于视频运动特征的多假设-双稀疏重构算法(VF-MH-DSR).基本思路是基于每个视频组(GOP)的运动特征,采取相应的多假设-双稀疏重构策略.首先给出一种观测域多维度参考帧的多假设重构算法(MD-MRF-MH)及其最优相似块个数设置方案;然后给出一种像素域多假设参考帧的重构算法(PD-MRF-MH)及一种高性能双匹配准则;最后介绍了视频信号运动特征判定方案及多假设-双稀疏重构的具体实现方案.仿真实验表明,本文所提多假设-双稀疏重构算法相对于目前较好的多假设预测重构算法2sMHR及组稀疏重构算法SSIM-InterF-GSR,重构性能平均提升了1.98dB和0.84dB.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨春玲	华南理工大学电子与信息学院	60	680	14.0	24.0
2	郑学炜	华南理工大学电子与信息学院	3	5	1.0	2.0
3	禤韵怡	华南理工大学电子与信息学院	2	0	0.0	0.0