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申请/专利权人：广东工业大学

摘要：本发明公开了一种基于双流特征提取的压缩感知视频重构方法，包括：将视频切分为视频帧；将视频帧分割为图像子块；将图像子块转化为一维信号；利用采样矩阵对一维信号进行压缩采样，获得每个图像子块对应的测量值；对当前帧的所有图像子块进行三步搜索处理，得到先前帧中的最佳匹配块，并获取其测量值；利用每个图像子块以及最佳匹配块的测量值进行计算，得到残差块的测量值；将最佳匹配块以及残差块的测量值输入到深度展开算法进行计算得到融合稀疏向量，并将其作为当前块的先验信息与当前块测量值输入深度展开算法计算得到预测的稀疏表示从而得到重构图像块，最后通过拼接所有重构图像块得到对应的重构视频帧。本发明实现了高质量的视频重构。

主权项：1.一种基于双流特征提取的压缩感知视频重构方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将预设长度的视频切分为若干个视频帧；S2：将所述若干个视频帧分别分割为若干个图像子块；S3：将所述若干个图像子块转化为若干个一维信号；S4：利用采样矩阵并通过线性映射对每一个一维信号进行压缩采样，获得每个图像子块对应的测量值；S5：对当前帧的所有图像子块进行三步搜索处理，得到先前帧中对应的最佳匹配块，然后对最佳匹配块进行采样，获取对应的测量值；S6：利用当前帧每个图像子块的测量值以及对应的最佳匹配块的测量值进行计算，得到对应的残差块的测量值；S7：将最佳匹配块以及对应的残差块的测量值输入到深度展开算法进行计算得到融合稀疏向量，并将融合稀疏向量作为当前块的先验信息与当前块测量值输入深度展开算法计算得到预测的稀疏表示从而得到对应的重构图像块，最后通过拼接所有重构图像块得到对应的重构视频帧；将预设长度的视频切分为若干个视频帧的方法包括：对于一个视频，通过视频切分函数将长度为T的视频切分为T个尺寸为的视频帧，表示视频帧的高，表示视频帧的宽，表示第T个是视频帧；利用当前帧每个图像子块的测量值以及对应的最佳匹配块的测量值进行计算，得到对应的残差块的测量值的方法包括：利用当前帧每个图像子块的测量值以及对应的最佳匹配块的测量值进行相减运算，得到对应的残差块的测量值；将最佳匹配块以及对应的残差块的测量值输入到深度展开算法进行计算得到融合稀疏向量，并将融合稀疏向量作为当前块的先验信息与当前块测量值输入深度展开算法计算得到预测的稀疏表示从而得到对应的重构图像块，最后通过拼接所有重构图像块得到对应的重构视频帧的方法包括：对于重构一个视频帧，需要将最佳匹配块的测量值和残差块的测量值通过预设的重加权恢复算法分别恢复为稀疏向量以及，然后将稀疏向量和进行加权融合，得到融合稀疏向量，将融合稀疏向量作为先验信息辅助恢复为，其中t=1,...,T，然后将当前帧的所有图像子块的稀疏表示和字典D相乘得到对应的重构图像块，最后通过拼接所有重构图像块得到当前帧对应的重构视频帧。

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百度查询： 广东工业大学 一种基于双流特征提取的压缩感知视频重构方法及系统