一种基于信号相关性的自适应视频重建方法

摘要

本发明公开了一种基于信号相关性的自适应视频重建方法。在基于压缩感知的高时间分辨率视频重建过程中，考虑到视频图像中各运动物体运动速度不一致的情况，针对匹配追踪等基于字典(稀疏域)的重建方法，首先在构建字典时将训练样本根据运动量的不同分为多个样本集并分别进行训练，从而得到对应不同运动量的字典；在视频重建阶段，先将需要重建的观测图像进行不叠加的分块重建，然后计算各帧图像块之间的相关系数，通过相关系数大小确定局部图像运动量，最后根据运动量的大小有针对地选择字典并重建图像。本发明方法能在重建视频信号的同时区分视频中各物体的运动量，并根据运动信息针对性地重建图像，在提高重建视频效果的同时降低了重建时间。

主权项

一种基于信号相关性的自适应视频重建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)样本分类，具体是：(1.1)利用光流法计算样本视频中相邻帧图像的运动矢量图；(1.2)对样本视频进行随机采样，样本块大小为8×8×T，T为视频帧数；(1.3)根据(1.1)中的运动矢量图计算各个样本块的平均运动量，并依据运动量将样本块分类，得到不同运动量的样本集其中l为样本集个数，N为样本个数。(2)字典训练，具体是：(2.1)利用K‑SVD算法对不同运动量的样本集分别进行训练，得到对应于不同运动量的完备字典Ψ^l；(2.2)将(2.1)中训练的字典合并为一个字典Ψ，Ψ＝[Ψ¹,Ψ²,…]。(3)初步分块重建，具体是；(3.1)将观测图像分为不叠加的图像块，图像块大小为8×8；(3.2)构建三维完备字典Ψ₀，其中空间维为64×64的二维余弦基，时间维为T×T的一维小波基；(3.3)利用OMP算法以及字典Ψ₀对各图像块重建，得到重建视频块。(4)运动区域分类，具体是：(4.1)计算初步重建的视频块中各帧图像块间的相关系数；(4.2)将相关系数取均值后作为对应图像块区域的相关系数，从而得到整幅图像的相关系数图；(4.3)按照阈值分割相关系数图，得到运动分布图。(5)视频信号重建，具体是：(5.1)计算重建时图像块在(4.3)所得运动分布图中对应区域内各元素的个数，并分别乘上权重系数，根据个数值选择训练字典Ψ的不同区域用于重建；(5.2)利用OMP算法以及(5.1)中选择的字典区域对信号块进行有叠加的块重建，每次移动1个像素。