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申请/专利权人：长春理工大学
摘要：本发明提供了基于时空特性的变采样率多假设预测重构方法和系统，包括：获取原始视频流，将原始视频流分割为多个视频块，视频块的大小根据视频分辨率和帧率确定；建立自适应测量资源分配策略，对每个视频块进行块分类；根据块分类结果匹配相应的压缩感知测量资源，并进行压缩；构建双重多假设预测重构模型，考虑视频序列帧间相关性对压缩后的视频块进行感知重构。相对于现有技术而言，本发明的技术方案具有测量资源节约、重构质量高等优点，可广泛应用于视频监控、视频会议、视频直播等领域，具有广泛的应用前景。
主权项：1.一种基于时空特性的变采样率多假设预测重构方法，其特征在于，包括：获取原始视频流，将所述原始视频流分割为多个视频块，所述视频块的大小根据视频分辨率和帧率确定；建立自适应测量资源分配策略，对每个视频块进行块分类；根据块分类结果匹配相应的压缩感知测量资源，并进行压缩；构建双重多假设预测重构模型，考虑视频序列帧间相关性对压缩后的视频块进行感知重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春理工大学 基于时空特性的变采样率多假设预测重构方法和系统
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