專(zhuān)利名稱(chēng)：基于壓縮感知的視頻圖像幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，涉及視頻圖像的幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)，可用在壓縮感知的視頻編解碼中。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，隨著數(shù)字信號(hào)處理的高速發(fā)展，需要處理的數(shù)據(jù)量正以驚人的速度增大，傳統(tǒng)的奈奎斯特(Nyquist)采樣定理要求信號(hào)的采樣頻率不低于信號(hào)最大頻率的兩倍，這對(duì)信號(hào)處理能力和硬件設(shè)備提出了更高的要求，為了突破以奈奎斯特采樣理論為支撐的信息獲取、壓縮處理并存儲(chǔ)傳輸?shù)膫鹘y(tǒng)信號(hào)處理方式，一種新型的將數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)壓縮過(guò)程合二為一的壓縮感知理論開(kāi)始成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)之一。與傳統(tǒng)的奈奎斯特理論適用于帶寬受限信號(hào)類(lèi)似，壓縮感知理論同樣有其信號(hào)適用范圍。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于稀疏或可壓縮信號(hào)，壓縮感知利用其在某種已知基下的稀疏性可以從原理上降低其采樣成本，考慮到視頻信號(hào)在離散余弦變換DCT、小波等基下具有很強(qiáng)的可壓縮性，可以將壓縮感知理論用于實(shí)現(xiàn)視頻圖像壓縮編碼中。與傳統(tǒng)視頻壓縮編碼相比，壓縮感知最主要的優(yōu)點(diǎn)是可以大大降低視頻信號(hào)的采集成本，而且在視頻采集的同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了視頻圖像的壓縮。盡管應(yīng)用壓縮感知理論能夠減少處理/傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，但將其直接用于視頻信號(hào)存儲(chǔ)/傳輸，其壓縮效率遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的視頻壓縮方法，主要原因是其未考慮視頻幀之間的相關(guān)性。在傳統(tǒng)視頻編碼算法中，可以通過(guò)幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)在像素域分析時(shí)間相關(guān)性，消除視頻幀中大量存在的時(shí)間冗余，去冗余后殘差塊的變換域系數(shù)非常稀疏，獲得較高的壓縮效率。目前，基于壓縮感知視頻編碼端消除時(shí)間冗余方法主要是利用視頻幀差更稀疏這一特性來(lái)進(jìn)行相關(guān)性分析。首先對(duì)視頻每一幀用相同的測(cè)量矩陣進(jìn)行分塊測(cè)量；由于視頻信號(hào)連續(xù)幀之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，如背景區(qū)域較多，幀差信號(hào)越稀疏，則所需要的測(cè)量數(shù)越少。對(duì)視頻幀測(cè)量值做幀差，以約束等距特性RIP為理論基礎(chǔ)，根據(jù)幀差稀疏程度合理分配測(cè)量數(shù)目，從而提高編碼壓縮率。這種視頻編碼方法的不足是，沒(méi)有考慮視頻信號(hào)存在運(yùn)動(dòng)信息，造成其壓縮效率較低。北京郵電大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利“基于分布式壓縮感知技術(shù)的信源編碼的方法”(申請(qǐng)?zhí)朇N201010595373.X，公開(kāi)號(hào)CN102123278A)公開(kāi)了一種基于視頻圖像編碼方法。在對(duì)視頻圖像信號(hào)源編碼時(shí)，利用視頻差值信號(hào)更為稀疏的特點(diǎn)，用壓縮感知技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)幀的差值信號(hào)進(jìn)行低速率采樣方法。該方法的不足是，對(duì)像素域視頻信號(hào)做幀差后低速采樣顯然違背了壓縮感知技術(shù)的初衷，壓縮感知是將采樣和壓縮合二為一，而該方法先對(duì)原始視頻信號(hào)進(jìn)行采樣做幀差，然后對(duì)幀差信號(hào)進(jìn)行壓縮感知采樣壓縮；其次該方法也沒(méi)有考慮視頻信號(hào)的運(yùn)動(dòng)信息，視頻編碼壓縮效率不高。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于克服上述已有技術(shù)的缺點(diǎn)，提出一種基于壓縮感知的視頻圖像幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，以提取視頻信號(hào)間的運(yùn)動(dòng)信息，在保證解碼端能夠良好恢復(fù)原視頻信號(hào)的前提下，減少編碼端所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，進(jìn)一步提高壓縮采樣效率。實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是在測(cè)量域直接分析視頻幀在像素域上的運(yùn)動(dòng)信息，并進(jìn)行估計(jì)，其具體步驟如下(I)將視頻圖像中連續(xù)的N幀分為一組，每一組圖像的第一幀作為參考幀，其余N-I幀作為非參考幀，其中N為大于等于2的自然數(shù)；(2)將每組視頻圖像中的參考幀和非參考幀分成η個(gè)大小相同，互不重疊的宏塊，對(duì)每個(gè)宏塊進(jìn)行二維到一維變換，得到每個(gè)宏塊的列向量，其中η為大于I的自然數(shù)；(3)基于壓縮感知理論，對(duì)所有宏塊用相同的測(cè)量矩陣進(jìn)行測(cè)量，得到每個(gè)宏塊的測(cè)量值；(4)在參考幀中搜索與非參考幀當(dāng)前宏塊最匹配的宏塊，找出最優(yōu)估計(jì)運(yùn)動(dòng)向量4a)建立參考幀中某一宏塊運(yùn)動(dòng)后像素域向量與步驟(2)所劃分宏塊像素域向量之間的位置關(guān)系模型
權(quán)利要求
1.一種基于壓縮感知的視頻圖像幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，包括(1)將視頻圖像中連續(xù)的N幀分為一組，每一組圖像的第一幀作為參考幀，其余N-I幀作為非參考幀，其中N為大于等于2的自然數(shù)；(2)將每組視頻圖像中的參考幀和非參考幀分成η個(gè)大小相同，互不重疊的宏塊，對(duì)每個(gè)宏塊進(jìn)行二維到一維變換，得到每個(gè)宏塊的列向量，其中η為大于I的自然數(shù)；(3)基于壓縮感知理論，對(duì)所有宏塊用相同的測(cè)量矩陣進(jìn)行測(cè)量，得到每個(gè)宏塊的測(cè)量值；(4)在參考幀中搜索與非參考幀當(dāng)前宏塊最匹配的宏塊，找出最優(yōu)估計(jì)運(yùn)動(dòng)向量4a)建立參考幀中某一宏塊運(yùn)動(dòng)后像素域向量與步驟(2)所劃分宏塊像素域向量之間的位置關(guān)系模型
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于壓縮感知的視頻圖像幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，其中步驟(3)所述所有宏塊用相同測(cè)量矩陣進(jìn)行測(cè)量，是通過(guò)如下公式進(jìn)行Yi=0Xi其中，Φ是部分哈達(dá)瑪矩陣，Xi為各個(gè)宏塊的列向量^為各個(gè)宏塊的測(cè)量值，i = 1，·2，... η，η是宏塊的總個(gè)數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于壓縮感知的視頻圖像幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法，主要解決現(xiàn)有技術(shù)在編碼過(guò)程中難以直接利用運(yùn)動(dòng)后宏塊測(cè)量值進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟為(1)對(duì)視頻序列分組，組內(nèi)劃分參考幀與非參考幀；(2)對(duì)每一幀圖像進(jìn)行分塊得到每個(gè)宏塊的列向量；(3)對(duì)每一宏塊進(jìn)行壓縮感知測(cè)量得到各個(gè)宏塊測(cè)量值和運(yùn)動(dòng)后宏塊的估計(jì)測(cè)量值；(4)根據(jù)衡量估計(jì)測(cè)量值與真實(shí)測(cè)量值差異程度的代價(jià)函數(shù)尋找最優(yōu)運(yùn)動(dòng)估計(jì)向量。本發(fā)明提出的運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法提取了視頻編碼過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)信息，減少了編碼端所需傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，可用在壓縮感知的視頻編解碼中。
文檔編號(hào)H04N7/26GK102946539SQ20121047644
公開(kāi)日2013年2月27日 申請(qǐng)日期2012年11月21日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月21日
發(fā)明者宋彬, 李玲泉, 郭潔, 秦浩, 劉海嘯 申請(qǐng)人:西安電子科技大學(xué)