基于壓縮感知的視頻圖像重構(gòu)算法研究.pdf

1、壓縮感知是一種新穎的信號采樣理論，具有對稀疏或者可壓縮信號邊采樣邊壓縮的特性，突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理中采樣率不得低于基帶帶寬兩倍的限制，有效降低信號在獲取、存儲及傳輸過程中的數(shù)據(jù)量。該理論具有對硬件性能要求不高、動態(tài)分配計算復(fù)雜度和重構(gòu)精度高的優(yōu)異特性，能夠有效地應(yīng)用于視頻圖像處理領(lǐng)域。論文重點對基于壓縮感知的視頻圖像重構(gòu)算法進(jìn)行研究，主要內(nèi)容如下：
　　1)論文從信號稀疏表示、觀測矩陣測量和重構(gòu)算法三個方面介紹壓縮感知基本理

2、論；詳細(xì)闡述目前幾種經(jīng)典的壓縮感知重構(gòu)算法，并通過一維和二維信號對比分析各算法的重構(gòu)性能。
　　2)針對自然信號稀疏度未知的特點，并綜合考慮信號的重構(gòu)精度與效率，本文提出一種稀疏度自適應(yīng)分段正交匹配追蹤算法。首先對觀測矩陣與初始?xì)埐钕喑怂玫臍堄嘞嚓P(guān)性向量進(jìn)行離散余弦變換，估算出支撐集所要擴充的最大原子數(shù)；其次通過一個與采樣率成正相關(guān)的因子對較大的閾值參數(shù)進(jìn)行適當(dāng)修正，并對所選取的原子進(jìn)行優(yōu)化處理；最后在分段正交匹配追蹤算法的框架

3、下采用變步長的方法實現(xiàn)稀疏度的逼近和信號的精確重構(gòu)。仿真結(jié)果表明，在信號稀疏度未知的情況下，本文算法在保持了較低重構(gòu)復(fù)雜度的同時能夠完成信號穩(wěn)定精確的重構(gòu)。
　　3)監(jiān)控視頻序列具有較強的時空相關(guān)性，論文在研究傳統(tǒng)視頻編解碼的同時，利用壓縮感知能夠充分挖掘信號稀疏性的特性，提出一種適合監(jiān)控場景下的基于壓縮感知的視頻重構(gòu)方案。該方案通過歐氏距離法提取視頻序列的關(guān)鍵幀，為視頻序列進(jìn)行合理的分組，制定幀內(nèi)幀間編碼策略，并對關(guān)鍵幀進(jìn)行高采