一種基于塊匹配壓縮感知的視頻采樣復(fù)原算法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻編碼算法的技術(shù)領(lǐng)域，尤其是指一種基于塊匹配壓縮感知的視頻米樣復(fù)原算法。
【背景技術(shù)】
[0002]信號(hào)采樣是連接我們身處的物理世界與計(jì)算機(jī)數(shù)字世界的橋梁。通過(guò)采樣技術(shù)，人們可以將大量的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)。然而近年來(lái)，人們對(duì)視頻信息的需求日益增大，特別是高分辨率數(shù)據(jù)需求越來(lái)越大，各種高清格式的視頻廣泛流行。但是，采集和傳輸這樣的高清視頻會(huì)帶來(lái)巨大的采樣、傳輸壓力。
[0003]近年來(lái)，壓縮感知理論越來(lái)越受到研究人員的廣泛關(guān)注。壓縮感知以壓縮的方式直接進(jìn)行采樣，也即是“邊采樣，邊壓縮”，擺脫了經(jīng)典采樣理論中的方式，將采樣和壓縮步驟結(jié)合了在一起。壓縮感知可以在低于Nyquist采樣率的情況下進(jìn)行視頻采樣，因此能減輕采樣和傳輸?shù)膲毫?。但采樣結(jié)果并不是視頻信號(hào)，而是視頻信號(hào)的低維投影，因此進(jìn)行壓縮感知視頻采樣后，還需要進(jìn)行對(duì)視頻的復(fù)原過(guò)程。但是現(xiàn)有的壓縮感知視頻采樣復(fù)原方案都存在以下問(wèn)題:
[0004]I)由于視頻是隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的，因此以壓縮感知方式進(jìn)行視頻采樣過(guò)程中，視頻信號(hào)會(huì)發(fā)生變化，導(dǎo)致恢復(fù)出來(lái)的視頻里的運(yùn)動(dòng)物體有拖影現(xiàn)象出現(xiàn)。
[0005]2)由于噪聲的存在以及較低的采樣率，導(dǎo)致恢復(fù)出來(lái)的視頻質(zhì)量不佳，信噪比不夠尚。
[0006]3)雖然壓縮感知視頻采樣降低了采樣成本，但是增加了視頻復(fù)原過(guò)程，而這個(gè)過(guò)程耗時(shí)非常高，復(fù)原成本太大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)與不足，提供一種基于塊匹配壓縮感知的視頻采樣復(fù)原算法，可實(shí)現(xiàn)以壓縮感知的方式進(jìn)行視頻采樣以及復(fù)原，技術(shù)人員通過(guò)實(shí)現(xiàn)該方法，不但能達(dá)到更高效的視頻采樣和復(fù)原，還能解決傳統(tǒng)方案帶來(lái)的視頻質(zhì)量不佳，耗時(shí)高以及視頻運(yùn)動(dòng)拖影問(wèn)題。
[0008]為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所提供的技術(shù)方案為:一種基于塊匹配壓縮感知的視頻采樣復(fù)原算法，包括以下步驟:
[0009]I)采用雙尺度感知矩陣對(duì)原視頻進(jìn)行線性測(cè)量；
[0010]2)設(shè)定時(shí)間間隔，重復(fù)步驟I)，直到原視頻信號(hào)終結(jié)，得到一系列的測(cè)量值；
[0011]3)利用最小二乘法把視頻的低分辨率幀從測(cè)量值中恢復(fù)出來(lái)；
[0012]4)利用塊匹配算法計(jì)算每個(gè)低分辨率幀與相鄰數(shù)幀的像素塊位移，得到兩兩幀的像素塊運(yùn)動(dòng)矢量；
[0013]5)根據(jù)亮度恒定原理，即像素塊亮度在位移后保持不變，由運(yùn)動(dòng)矢量生成運(yùn)動(dòng)估計(jì)約束；
[0014]6)利用壓縮感知復(fù)原算法從運(yùn)動(dòng)估計(jì)約束和測(cè)量值中恢復(fù)出視頻的高分辨率幀。
[0015]在步驟2)中，雙尺度感知矩陣的列數(shù)為信號(hào)的長(zhǎng)度，每一次測(cè)量相當(dāng)于取雙尺度感知矩陣的一行與視頻信號(hào)進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果即是一次測(cè)量值，由于雙尺度感知矩陣的行數(shù)少于列數(shù)，因此一系列測(cè)量值是高維信號(hào)在雙尺度感知矩陣上的低維投影，若I是測(cè)量值向量，Φ是雙尺度感知矩陣，X是視頻信號(hào)，則測(cè)量過(guò)程寫成矩陣運(yùn)算為I = Φχο
[0016]在步驟3)中，所述低分辨率幀為原視頻的幀的低分辨率版本。
[0017]在步驟4)中，對(duì)于由步驟3)得到的每一個(gè)低分辨率幀，都與其相鄰的N個(gè)幀兩兩組合，N為非O的自然數(shù)，形成多對(duì)幀組合，然后再對(duì)每一對(duì)幀組合進(jìn)行塊匹配算法，得到相應(yīng)的像素塊的運(yùn)動(dòng)矢量；其中，所述塊匹配算法的計(jì)算方式為:塊匹配算法對(duì)每幀的所有像素進(jìn)行劃分，分割成多個(gè)小的互不重疊的像素塊，對(duì)于當(dāng)前幀的每一個(gè)像素塊，在其相鄰幀的給定搜索范圍內(nèi)找出與該像素塊的灰度值最接近的像素塊，也即匹配塊；搜索范圍依如下原則確定:以待匹配的塊中心向左右擴(kuò)展長(zhǎng)度為4的距離，向上下方向擴(kuò)展長(zhǎng)度為dy的距離，則搜索窗口大小為(2dx+l) X (2dy+l)，搜索窗口的大小由視頻場(chǎng)景的運(yùn)動(dòng)速度而定，運(yùn)動(dòng)速度越大，那么4和dy就越大，塊匹配算法運(yùn)算結(jié)果為每個(gè)低分辨率幀的像素塊與相鄰數(shù)幀的像素塊的位移，即像素塊運(yùn)動(dòng)矢量。
[0018]在步驟6)中，所述壓縮感知復(fù)原算法有凸優(yōu)化方法、L1最小化方法和貪婪算法。
[0019]在步驟6)中，所述高分辨率幀為原視頻的幀的高分辨率版本。
[0020]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下優(yōu)點(diǎn)與有益效果:
[0021 ] 1、現(xiàn)有的壓縮感知視頻采樣復(fù)原技術(shù)都是直接從測(cè)量值中復(fù)原出視頻幀的高分辨率版本，造成復(fù)原效率低下，幀質(zhì)量不夠高等問(wèn)題，而本發(fā)明選擇了一個(gè)迂回的辦法:先快速?gòu)?fù)原出低分辨率幀，然后利用塊匹配計(jì)算出幀與幀之間的運(yùn)動(dòng)矢量，生成運(yùn)動(dòng)估計(jì)約束，以改善最終的高分辨率幀質(zhì)量。而低分辨率幀相當(dāng)于復(fù)原過(guò)程的一個(gè)中間產(chǎn)品。
[0022]2、由于通過(guò)視頻低分辨率幀得到運(yùn)動(dòng)估計(jì)約束，因此該方法能很好地描述視頻里物體的運(yùn)動(dòng)信息，減少?gòu)?fù)原出來(lái)的視頻拖影現(xiàn)象。
[0023]3、由于每個(gè)低分辨率幀都與相鄰的N個(gè)幀進(jìn)行塊匹配運(yùn)動(dòng)估計(jì)，因此能增加對(duì)原視頻信號(hào)的描述信息，進(jìn)一步降低復(fù)原噪聲，提高復(fù)原出來(lái)的視頻的信噪比。
[0024]4、塊匹配算法實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，耗時(shí)低，因此本方法與其它方案相比，有運(yùn)算速度快，視頻復(fù)原時(shí)間短的特點(diǎn)。
【附圖說(shuō)明】
[0025]圖1為本發(fā)明所述視頻采樣復(fù)原算法的流程框圖。
[0026]圖2為原視頻信號(hào)進(jìn)行線性測(cè)量的示意圖。
[0027]圖3為進(jìn)行塊匹配計(jì)算的示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028]下面結(jié)合具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明。
[0029]如圖1所示，本實(shí)施例所述的基于塊匹配壓縮感知的視頻采樣復(fù)原算法，具體是:在測(cè)量階段，采用雙尺度感知(Dual-Scale Sensing，DSS)矩陣，以一定時(shí)間間隔不斷對(duì)原視頻信號(hào)進(jìn)行線性測(cè)量，直到原視頻信號(hào)終結(jié)，得到一系列測(cè)量值。測(cè)量的方法如下:以矩陣運(yùn)算為例子，DSS矩陣的列數(shù)為信號(hào)的長(zhǎng)度，每一次測(cè)量相當(dāng)于取DSS矩陣的一行與視頻信號(hào)進(jìn)行內(nèi)積運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果即是一次測(cè)量值。由于DSS矩陣的行數(shù)少于列數(shù)，因此一系列測(cè)量值是高維信號(hào)在雙尺度感知矩陣上的低維投影。若y是測(cè)量值向量，Φ是DSS感知矩陣，X是視頻信號(hào)，則測(cè)量過(guò)程寫成矩陣運(yùn)算為y= Φχο在復(fù)原階段，先利用最小二乘法從測(cè)量值中恢復(fù)出視頻的低分辨率幀(所述低分辨率幀為原視頻的幀的低分辨率版本)。具體計(jì)算方法為:假設(shè)低分辨率幀為b，U是向上采樣矩陣，A = Φυ，則b = (AtA)
[0030]通過(guò)最小二乘法得到低分辨率幀后，對(duì)于得到的每一個(gè)低分辨率幀，都與其相鄰的N個(gè)幀兩兩組合，N為非O的自然數(shù)，形成多對(duì)幀組合，然后再對(duì)每一對(duì)幀組合進(jìn)行塊匹配算法，得到相應(yīng)的像素塊的運(yùn)動(dòng)矢量。塊匹配算法的計(jì)算方式如下:塊匹配算法對(duì)每幀的所有像素進(jìn)行劃分，分割成很多小的互不重疊的像素塊。例如，對(duì)大小為hXw的幀來(lái)說(shuō)，可以分割成大小為P X q，數(shù)量為(h/p) X (w/q)的像素塊，一般P和q取值為4或者8。對(duì)于當(dāng)前幀的每一個(gè)