视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

摘要：

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.

关键词：视频压缩感知、多假设预测、菱形搜索、块匹配准则

所属期刊栏目：46

分类号：TN919.8

资助基金：国家自然科学基金资助项目61471173;广东省自然科学基金资助项目2016A030313455,2017A030311028

在线出版日期：2018-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：49-57