基于数据块的压缩传感的视频重建

资 源 简 介

基于数据块的压缩传感的视频重建

详 情 说 明

在基于数据块的压缩传感（BCS）视频重建方法中，核心目标是通过高效采样和优化算法恢复高质量的视频帧。传统压缩感知理论通过随机采样和稀疏表示实现信号重建，而BCS将其扩展到视频领域，以数据块为单位进行采样和重建，从而降低计算复杂度。

采样阶段采用风格相适应的块压缩策略，即根据视频内容动态调整采样率。例如，对于运动剧烈的区域分配更多采样资源，而静态区域则减少采样。这种自适应的采样方式能在保证重建质量的同时，显著降低数据量。

重建过程结合了投影驱动的Landweber迭代硬阈值化算法。Landweber迭代通过梯度下降逐步逼近最优解，而硬阈值化则利用信号稀疏性对中间结果进行筛选。为了抑制噪声和块效应，在迭代中引入维纳滤波器（SPL）进行后处理，有效提升视觉质量。

进一步优化通过双向运动估计与补偿实现。首先利用相邻帧的运动信息生成残差，将残差数据与主重建流程结合，填补因采样不足丢失的细节。最后，通过在变换域加权矩阵调整系数优先级，例如对高频分量进行抑制或增强，实现更符合人眼感知的重建结果。

该方法在低采样率下仍能保持较好的视频重建质量，尤其适用于带宽受限的实时传输场景。其模块化设计也便于扩展，例如结合深度学习优化运动估计或阈值策略。