基于優(yōu)化假設(shè)集的兩階段視頻壓縮感知重構(gòu)

摘要： 壓縮感知由于只需要極少量的觀測值即可實(shí)現(xiàn)對原始信號的重構(gòu)，目前被逐步應(yīng)用在光學(xué)成像系統(tǒng)中。針對已有的重構(gòu)算法在采樣資源受限的視頻成像系統(tǒng)中重構(gòu)精度不高的問題，提出一種階段式重構(gòu)算法。第一階段以重構(gòu)后的關(guān)鍵幀為參考幀，對非關(guān)鍵幀進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償與殘差重構(gòu)，再將其分組并進(jìn)行質(zhì)量增強(qiáng)后輸出；第二階段對于輸入的非關(guān)鍵幀，從當(dāng)前幀及其前后關(guān)鍵幀中動態(tài)挑選多假設(shè)匹配塊，建立殘差稀疏模型并完成重... （共7頁）