一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法

摘要

本发明公开了一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，包括以下步骤：利用测量矩阵对视频流的参考帧和非参考帧进行基于块的采样，并对不同的块进行编号；根据块变化程度确定搜索窗大小，判断非参考帧中的各个块相对于参考帧中相同编号块的变化程度；非参考帧利用搜索窗大小得到非参考帧残差重构信号，参考帧利用采样值基于块的压缩感知投影平滑滤波算法快速重构算法进行重构得到参考帧假设集合；最后将参考帧假设集合与非参考帧残差重构信号相加即重构出非参考帧信号。本发明减少在多假设预测过程中的算法时间复杂度，缩短重构时间，并提高低采样率下的视频重构质量。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法。

背景技术

近年来，传统的视频编码技术由于其编码端计算复杂度高，不适合在无线多媒体传感器网络这种编码端资源受限的场景下应用。针对这一问题，学者将视频压缩感知技术与分布式原理相结合，提出了分布式视频压缩感知技术，将编码端的复杂度转移到了解码端。通过在编码端用远低于奈奎斯特采样速率采集到的数据，可以精确重构出视频信息。使得分布式视频压缩感知被大量应用于医疗、教育、生产等诸多领域。

在分布式视频压缩感知中，重构技术是视频质量的关键因素之一。其中多假设预测重构技术利用视频帧间和帧内在时间和空间上的相关性，获得了较高的重构质量。但是现有的多假设预测方法在参考帧中进行多假设搜索时采用固定的搜索窗大小，没有考虑视频帧中不同块的变化快慢问题，导致算法时间复杂度高，重构时间长，降低了重构效率，而且在低采样条件下重构质量较差。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种动态改变搜索窗大小的方法，加快了重构速度，并提高了低采样率下的视频重构质量。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，致力于减少在多假设预测过程中的算法时间复杂度，缩短重构时间，并提高低采样率下的视频重构质量。

为实现上述目的，本发明提供了一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用测量矩阵对视频流的参考帧进行基于块的采样，并对不同的块进行编号，计算公式为：

其中为参考帧测量值，为参考帧中的待重构原始块，为参考帧的块测量矩阵，另外每一块的测量数目记为M；

S2、利用测量矩阵对视频流的非参考帧进行基于块的采样，并对不同的块进行编号，计算公式为：

其中为非参考帧的测量值，为非参考帧中的待重构原始块，为非参考帧的块测量矩阵，另外每一块的测量数目记为M₀；

S3、根据块变化程度确定搜索窗大小，判断非参考帧中的各个块相对于参考帧中相同编号块的变化程度；

S4、参考帧利用采样值基于块的压缩感知投影平滑滤波算法快速重构算法进行重构得到参考帧假设集合，非参考帧利用步骤S3确定的搜索窗大小得到非参考帧残差重构信号；

S5、最后将加权的假设集合与非参考帧残差重构信号相加即重构出非参考帧信号。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，非参考帧中的块与重构出的参考帧中的块的对应位置编号相同。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S1中块大小B＝16，采样率定为0.5。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S2中块大小B＝16，采样率分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述S3具体为，取参考帧中前M₀个测量值，通过以下公式：

根据a的大小，确定参考帧中搜索窗W大小。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S4非参考帧利用步骤S3确定的搜索窗大小和参考帧的重构值得到假设预测集合，并利用假设集合得到得到非参考帧残差重构信号，具体步骤为：非参考帧利用步骤S3确定的搜索窗大小在已重构的参考帧中得到假设集合，对得到的假设集合利用测量矩阵进行投影，即变换到测量域。利用得到的测量域假设信号与非参考帧之间的距离大小，利用弹性网算法计算假设权重。将非参考帧的测量值与加权后的测量域假设相减，得到非参考帧在测量域的预测残差，对预测残差利用BCS-SPL算法进行重构，得到非参考帧残差重构信号。

本发明的有益效果是：

本发明减少在多假设预测过程中的算法时间复杂度，缩短重构时间，并提高低采样率下的视频重构质量。

以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。

附图说明

图1是本发明的方法一种实施方式的结构框图。

具体实施方式

如图1所示，一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用测量矩阵对视频流的参考帧进行基于块的采样，并对不同的块进行编号，计算公式为：

其中为参考帧测量值，为参考帧中的待重构原始块，为测量矩阵，另外每一块的测量数目记为M；

S2、利用测量矩阵对视频流的非参考帧进行基于块的采样，并对不同的块进行编号，计算公式为：

其中为非参考帧的测量值，为非参考帧中的待重构原始块，为测量矩阵，另外每一块的测量数目记为M₀；

S3、根据块变化程度确定搜索窗大小，判断非参考帧中的各个块相对于参考帧中相同编号块的变化程度；差值大的说明变化大，相关性小，搜索窗相对较大；差值小的，说明变化小，相关性大。相应的减少搜索窗大小。以此为依据动态改变参考帧中的搜索窗大小。这样在一些相关性较大的块就可以减少搜索范围，既选取了优质假设，又避免了选取一些质量较差的假设。

S4、参考帧利用采样值基于块的压缩感知投影平滑滤波算法快速重构算法进行重构得到参考帧假设集合，非参考帧中的块利用S3中确定的搜索窗大小，在重构出的参考帧中对应位置搜索得到假设预测集合，对假设预测集合进行投影，计算距离，利用弹性网算法得到权值，将非参考帧测量值与加权后的测量域预测集合相减得到测量域的预测残差信号，对测量域的预测残差信号利用BCS-SPL算法进行重构。

S5、最后将加权的假设集合与非参考帧残差重构信号相加即重构出非参考帧信号。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，非参考帧中的块与参考帧中的块的对应位置编号相同。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S1中块大小B＝16，采样率定为0.5。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S2中块大小B＝16，采样率分别为0.1、0.2、0.3、0.4、0.5。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述S3具体为，取参考帧中前M₀个测量值，通过以下公式：

根据a的大小，确定参考帧中搜索窗W大小。

上述的一种动态改变搜索窗大小的多假设预测方法，其特征在于，所述步骤S4非参考帧利用步骤S3确定的搜索窗大小得到非参考帧残差重构信号，具体步骤为：非参考帧利用步骤S3确定的搜索窗大小在已重构的参考帧中得到假设集合并利用弹性网算法计算假设权重，之后利用测量矩阵进行投影，与非参考帧相减得到残差，对残差利用BCS-SPL算法进行重构，得到非参考帧残差重构信号。

仿真结果：选取News和Coastguard两组不同的序列进行仿真测试，仿真结果如下，分为PSNR验证和时间验证，结果如表1、表2所示

表1原方法和改进方法重构质量对比(PSNR/dB)

表2原方法和改进方法重构时间对比(s)

通过以上仿真表格可以看出，重构时间相比原方法大大减小，重构质量也有一定的提升，尤其是在低采样率下提升的尤为明显。两组不同的序列对比发现News序列无论是重构时间还是重构质量都比Coastguard序列效果好，原因是News序列变化平缓，利用动态参考窗采样其参考窗较小，搜索到的假设集合就少，减少了求解假设权重的过程，因此重构时间大大减小，同时因其变化平缓，故其与参考帧相关性大，故重构质量好；而Coastguard序列变化程度剧烈，搜索窗相对News帧较大，故假设集合多，求解假设集合的时间也相对多一些，故重构时间稍微长一些，相比News序列其相关性也差一些，故重构质量不及News序列,但其相对未改进前方法有所提升。

上述技术方案是以压缩感知中多假设预测技术为基础，在参考帧中构造动态搜索窗，以便能够在充分利用视频的帧间相关性的同时，降低算法时间复杂度。通过仿真证明提出的动态改变搜索窗的多假设预测方法切实可行。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。