基于压缩感知和卷积神经网络的视频信号测量域估计方法

摘要

本发明涉及一种基于压缩感知和卷积神经网络的视频信号测量域估计方法，包括：将参考帧图像数据划分为若干宏块；随机选取待估计宏块，选择与待估计宏块在第一方向和第二方向上相邻四个宏块；根据相邻四个宏块计算待估计宏块的像素值和真实测量值；构建卷积神经网络模型，计算待估计宏块的预测测量值；根据真实测量值和预测测量值对卷积神经网络模型进行训练，当卷积神经网络模型输出层的损失函数低于预设阈值时，得到最优参数。本发明克服了现有技术不能兼顾计算复杂度与模型鲁棒性的问题，可快速分析出视频帧的时间相关性，在非常低的测量率和任意改变的运动向量的条件下仍能实现实时、准确地任意位置宏块分析。