本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法。
背景技術(shù)：
近年來(lái)，傳統(tǒng)的視頻編碼技術(shù)由于其編碼端計(jì)算復(fù)雜度高，不適合在無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)這種編碼端資源受限的場(chǎng)景下應(yīng)用。針對(duì)這一問(wèn)題，學(xué)者將視頻壓縮感知技術(shù)與分布式原理相結(jié)合，提出了分布式視頻壓縮感知技術(shù)，將編碼端的復(fù)雜度轉(zhuǎn)移到了解碼端。通過(guò)在編碼端用遠(yuǎn)低于奈奎斯特采樣速率采集到的數(shù)據(jù)，可以精確重構(gòu)出視頻信息。使得分布式視頻壓縮感知被大量應(yīng)用于醫(yī)療、教育、生產(chǎn)等諸多領(lǐng)域。
在分布式視頻壓縮感知中，重構(gòu)技術(shù)是視頻質(zhì)量的關(guān)鍵因素之一。其中多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)技術(shù)利用視頻幀間和幀內(nèi)在時(shí)間和空間上的相關(guān)性，獲得了較高的重構(gòu)質(zhì)量。但是現(xiàn)有的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法在參考幀中進(jìn)行多假設(shè)搜索時(shí)采用固定的搜索窗大小，沒(méi)有考慮視頻幀中不同塊的變化快慢問(wèn)題，導(dǎo)致算法時(shí)間復(fù)雜度高，重構(gòu)時(shí)間長(zhǎng)，降低了重構(gòu)效率，而且在低采樣條件下重構(gòu)質(zhì)量較差。
因此，本領(lǐng)域的技術(shù)人員致力于開(kāi)發(fā)一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的方法，加快了重構(gòu)速度，并提高了低采樣率下的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
有鑒于現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，致力于減少在多假設(shè)預(yù)測(cè)過(guò)程中的算法時(shí)間復(fù)雜度，縮短重構(gòu)時(shí)間，并提高低采樣率下的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
s1、利用測(cè)量矩陣對(duì)視頻流的參考幀進(jìn)行基于塊的采樣，并對(duì)不同的塊進(jìn)行編號(hào)，計(jì)算公式為：
s2、利用測(cè)量矩陣對(duì)視頻流的非參考幀進(jìn)行基于塊的采樣，并對(duì)不同的塊進(jìn)行編號(hào)，計(jì)算公式為：
s3、根據(jù)塊變化程度確定搜索窗大小，判斷非參考幀中的各個(gè)塊相對(duì)于參考幀中相同編號(hào)塊的變化程度；
s4、參考幀利用采樣值基于塊的壓縮感知投影平滑濾波算法快速重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)得到參考幀假設(shè)集合，非參考幀利用步驟s3確定的搜索窗大小得到非參考幀殘差重構(gòu)信號(hào)；
s5、最后將加權(quán)的假設(shè)集合與非參考幀殘差重構(gòu)信號(hào)相加即重構(gòu)出非參考幀信號(hào)。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，非參考幀中的塊與重構(gòu)出的參考幀中的塊的對(duì)應(yīng)位置編號(hào)相同。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s1中塊大小b＝16，采樣率定為0.5。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s2中塊大小b＝16，采樣率分別為0.1、0.2、0.3、0.4、0.5。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述s3具體為，取參考幀中前m0個(gè)測(cè)量值，通過(guò)以下公式：
根據(jù)a的大小，確定參考幀中搜索窗w大小。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s4非參考幀利用步驟s3確定的搜索窗大小和參考幀的重構(gòu)值得到假設(shè)預(yù)測(cè)集合，并利用假設(shè)集合得到得到非參考幀殘差重構(gòu)信號(hào)，具體步驟為：非參考幀利用步驟s3確定的搜索窗大小在已重構(gòu)的參考幀中得到假設(shè)集合，對(duì)得到的假設(shè)集合利用測(cè)量矩陣
本發(fā)明的有益效果是：
本發(fā)明減少在多假設(shè)預(yù)測(cè)過(guò)程中的算法時(shí)間復(fù)雜度，縮短重構(gòu)時(shí)間，并提高低采樣率下的視頻重構(gòu)質(zhì)量。
以下將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的構(gòu)思、具體結(jié)構(gòu)及產(chǎn)生的技術(shù)效果作進(jìn)一步說(shuō)明，以充分地了解本發(fā)明的目的、特征和效果。
附圖說(shuō)明
圖1是本發(fā)明的方法一種實(shí)施方式的結(jié)構(gòu)框圖。
具體實(shí)施方式
如圖1所示，一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟：
s1、利用測(cè)量矩陣對(duì)視頻流的參考幀進(jìn)行基于塊的采樣，并對(duì)不同的塊進(jìn)行編號(hào)，計(jì)算公式為：
s2、利用測(cè)量矩陣對(duì)視頻流的非參考幀進(jìn)行基于塊的采樣，并對(duì)不同的塊進(jìn)行編號(hào)，計(jì)算公式為：
s3、根據(jù)塊變化程度確定搜索窗大小，判斷非參考幀中的各個(gè)塊相對(duì)于參考幀中相同編號(hào)塊的變化程度；差值大的說(shuō)明變化大，相關(guān)性小，搜索窗相對(duì)較大；差值小的，說(shuō)明變化小，相關(guān)性大。相應(yīng)的減少搜索窗大小。以此為依據(jù)動(dòng)態(tài)改變參考幀中的搜索窗大小。這樣在一些相關(guān)性較大的塊就可以減少搜索范圍，既選取了優(yōu)質(zhì)假設(shè)，又避免了選取一些質(zhì)量較差的假設(shè)。
s4、參考幀利用采樣值基于塊的壓縮感知投影平滑濾波算法快速重構(gòu)算法進(jìn)行重構(gòu)得到參考幀假設(shè)集合，非參考幀中的塊利用s3中確定的搜索窗大小，在重構(gòu)出的參考幀中對(duì)應(yīng)位置搜索得到假設(shè)預(yù)測(cè)集合，對(duì)假設(shè)預(yù)測(cè)集合進(jìn)行投影，計(jì)算距離，利用彈性網(wǎng)算法得到權(quán)值，將非參考幀測(cè)量值與加權(quán)后的測(cè)量域預(yù)測(cè)集合相減得到測(cè)量域的預(yù)測(cè)殘差信號(hào)，對(duì)測(cè)量域的預(yù)測(cè)殘差信號(hào)利用bcs-spl算法進(jìn)行重構(gòu)。
s5、最后將加權(quán)的假設(shè)集合與非參考幀殘差重構(gòu)信號(hào)相加即重構(gòu)出非參考幀信號(hào)。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，非參考幀中的塊與參考幀中的塊的對(duì)應(yīng)位置編號(hào)相同。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s1中塊大小b＝16，采樣率定為0.5。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s2中塊大小b＝16，采樣率分別為0.1、0.2、0.3、0.4、0.5。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述s3具體為，取參考幀中前m0個(gè)測(cè)量值，通過(guò)以下公式：
根據(jù)a的大小，確定參考幀中搜索窗w大小。
上述的一種動(dòng)態(tài)改變搜索窗大小的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述步驟s4非參考幀利用步驟s3確定的搜索窗大小得到非參考幀殘差重構(gòu)信號(hào)，具體步驟為：非參考幀利用步驟s3確定的搜索窗大小在已重構(gòu)的參考幀中得到假設(shè)集合并利用彈性網(wǎng)算法計(jì)算假設(shè)權(quán)重，之后利用測(cè)量矩陣
仿真結(jié)果：選取news和coastguard兩組不同的序列進(jìn)行仿真測(cè)試，仿真結(jié)果如下，分為psnr驗(yàn)證和時(shí)間驗(yàn)證，結(jié)果如表1、表2所示
表1原方法和改進(jìn)方法重構(gòu)質(zhì)量對(duì)比(psnr/db)
表2原方法和改進(jìn)方法重構(gòu)時(shí)間對(duì)比(s)
通過(guò)以上仿真表格可以看出，重構(gòu)時(shí)間相比原方法大大減小，重構(gòu)質(zhì)量也有一定的提升，尤其是在低采樣率下提升的尤為明顯。兩組不同的序列對(duì)比發(fā)現(xiàn)news序列無(wú)論是重構(gòu)時(shí)間還是重構(gòu)質(zhì)量都比coastguard序列效果好，原因是news序列變化平緩，利用動(dòng)態(tài)參考窗采樣其參考窗較小，搜索到的假設(shè)集合就少，減少了求解假設(shè)權(quán)重的過(guò)程，因此重構(gòu)時(shí)間大大減小，同時(shí)因其變化平緩，故其與參考幀相關(guān)性大，故重構(gòu)質(zhì)量好；而coastguard序列變化程度劇烈，搜索窗相對(duì)news幀較大，故假設(shè)集合多，求解假設(shè)集合的時(shí)間也相對(duì)多一些，故重構(gòu)時(shí)間稍微長(zhǎng)一些，相比news序列其相關(guān)性也差一些，故重構(gòu)質(zhì)量不及news序列,但其相對(duì)未改進(jìn)前方法有所提升。
上述技術(shù)方案是以壓縮感知中多假設(shè)預(yù)測(cè)技術(shù)為基礎(chǔ)，在參考幀中構(gòu)造動(dòng)態(tài)搜索窗，以便能夠在充分利用視頻的幀間相關(guān)性的同時(shí)，降低算法時(shí)間復(fù)雜度。通過(guò)仿真證明提出的動(dòng)態(tài)改變搜索窗的多假設(shè)預(yù)測(cè)方法切實(shí)可行。
以上詳細(xì)描述了本發(fā)明的較佳具體實(shí)施例。應(yīng)當(dāng)理解，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員無(wú)需創(chuàng)造性勞動(dòng)就可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思做出諸多修改和變化。因此，凡本技術(shù)領(lǐng)域中技術(shù)人員依本發(fā)明的構(gòu)思在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上通過(guò)邏輯分析、推理或者有限的實(shí)驗(yàn)可以得到的技術(shù)方案，皆應(yīng)在由權(quán)利要求書(shū)所確定的保護(hù)范圍內(nèi)。