CVS中基于多维度参考帧的双稀疏重构算法

为了提升视频压缩感知稀疏重构的准确性,得到更高质量的重构视频帧,基于视频信号在不同表示域具有不同的稀疏特性,文中提出了一种基于多维度参考帧的双稀疏重构算法(MRF-DSR).首先构建双稀疏重构模型,利用视频信号的组稀疏和拉普拉斯加权稀疏特性来刻画重构视频帧的稀疏特性;其次提出多维度参考帧的概念,引入基于时间维度参考帧的半像素和缩放维度参考帧,通过为当前帧的图像块提供更多的可能匹配块来获得稀疏度更高的匹配块组;最后提出菱形形状快速搜索算法,通过粗搜索和精细搜索过程确定时间维度参考帧最优相似块的位置,再在多维度参考帧的相同位置进行小范围的快速搜索,从而实现较低复杂度的大范围搜索.仿真实验结果表明,与现有最优视频压缩感知重构算法相比,MRF-DSR算法在主观和客观标准上都具有较好的重构性能.