[发明专利]基于测量域块分类的视频压缩感知编码系统及方法

权利要求书

1.一种基于测量域块分类的视频压缩感知编码系统，包括分块压缩采样模块、测量域的块分类模块、采样率分配模块、采样数分配及二次测量模块和重构模块；分块压缩采样模块将输入视频块分成大小相等互不重叠的子块，对每个子块用相同的随机测量矩阵进行测量得到测量域信号；测量域的块分类模块由提取测量域特征图像模块、测量域与频域关系模型模块和判决模块构成，将分块压缩采样得到的子块的测量域信号分别作为矩阵的行向量得到测量域特征图像，测量域与频域关系模型模块建立了测量域信号与相应频域信号的相关性的近似线性关系，判决模块以测量域与频域信号的相关性关系模型为理论依据利用测量域特征图像进行块类别的判决，具体为计算测量域特征图像的互协方差矩阵，并且由相关性关系模型得出互协方差矩阵的元素的方差用于衡量视频块的特征，根据方差值的大小实现视频块的类型判决，通过判决模块将输入的视频块判为边缘块、纹理块或平滑块；然后系统针对判决结果以及不同类型视频块本身的特点，对不同类型的视频块分配不同的采样率；采样数分配及二次测量模块根据采样率及视频块大小确定测量数及测量矩阵，利用测量矩阵对视频块重新进行测量得到测量域信号，最后将测量域信号传输到重构模块进行重构。

2.根据权利要求1所述的基于测量域块分类的视频压缩感知编码系统，其特征在于：所述的建立测量域与频域关系模型用互协方差衡量两个信号的相关性，根据视频信号经过离散余弦变换后的系数分布特点，建立测量域信号与相应频域信号相关性之间的近似线性关系模型。

3.一种基于测量域块分类的视频压缩感知编码方法，所适用的系统同权利要求1，其特征在于：该方法包括：

步骤1.将输入图像块或视频块x_b分成大小相等互不重叠的子块，假设分为四个子块x_b1、x_b2、x_b3、x_b4，相对应的DCT域信号为θ₁、θ₂、θ₃、θ₄，对每个子块用相同大小的高斯随机测量矩阵分别进行测量得到测量域信号y₁，y₂，y₃，y₄，测量域信号为m×1的列向量；

步骤2.将子块的测量域信号作为矩阵的行向量构建测量域特征图像y＝[y₁，y₂，y₃，y₄]^T；

步骤3.建立测量域信号与频域信号的相关性关系模型：

Cy=nmCθ]]>

其中，C_y为测量域特征图像的互协方差矩阵，n为视频块的像素数，m为测量数，C_θ为DCT域上的互协方差矩阵；

步骤4.对测量域特征图像的互协方差矩阵的各个元素求方差，由步骤3的关系模型得：

var(Cy)=(nm)2·var(Cθ)]]>

其中，var()表示求方差，C_y为测量域特征图像的互协方差矩阵，n为视频块的像素数，m为测量数，C_θ为DCT域上的互协方差矩阵；

步骤5.按如下准则对视频块的类型进行判决，根据测量域特征图像的互协方差矩阵元素的方差大小将视频块判为平滑块、边缘块或纹理块：

其中，if是“如果”的意思，var()表示求方差，C_y为测量域特征图像的互协方差矩阵，T₁，T₂为经验阈值；

步骤6.对判决的视频块进行采样率分配，采样率的分配满足边缘块＞纹理块＞平滑块，根据采样率及视频块的大小确定采样数和测量矩阵，然后利用该测量矩阵对当前视频块重新进行测量得到测量域信号y_b；

步骤7.将测量域信号y_b传输到重构模块，利用压缩感知重构算法对当前视频块进行重构。

4.根据权利要求3所述的基于测量域块分类的视频压缩感知编码方法，其特征在于：所述步骤3测量域信号与频域信号的相关性关系模型的建立步骤如下：

4.1)根据测量矩阵的性质，建立测量域互协方差矩阵与频域信号的关系模型：

Cy≈1mθθT]]>

其中，C_y为测量域特征图像的互协方差矩阵，m为测量数，θ为DCT域样本矩阵；

4.2)根据视频信号在DCT域的分布特点，建立频域协方差矩阵与频域信号的关系模型：

Cθ=1nθθT]]>

其中，C_θ为DCT域上的互协方差矩阵，n为视频块的像素数，θ为DCT域样本矩阵；

4.3)由步骤4.1)和4.2)的关系模型建立测量域信号与相应频域信号的相关性关系模型：

Cy≈nmCθ]]>

其中，C_y为测量域特征图像的互协方差矩阵，n为视频块的像素数，m为测量数，C_θ为DCT域上的互协方差矩阵。