一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列 遞歸重建方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)于圖像序列的采集獲取問題，依據(jù)傳統(tǒng)的奈奎斯特-香農(nóng)采樣理論，場(chǎng)景的高 質(zhì)量重建需要大數(shù)據(jù)量的采樣和傳輸，這不滿足成像系統(tǒng)低功耗和寬帶受限的實(shí)際要求。 壓縮傳感理論的問世為解決這一問題提供了新的契機(jī)。壓縮傳感理論是由Donoho等人在 2006年提出的一種新型信號(hào)采樣方式。該理論基于信號(hào)的稀疏性和可壓縮性，利用非自適 應(yīng)的隨機(jī)測(cè)量矩陣獲取信號(hào)少量的線性測(cè)量值，最后可通過求解一個(gè)優(yōu)化問題高概率地精 確重建原始信號(hào)。因此，壓縮傳感理論突破了傳統(tǒng)的奈奎斯特-香農(nóng)采樣定理，對(duì)信號(hào)采樣 的同時(shí)進(jìn)行了壓縮，大大減少了數(shù)據(jù)的采樣量、采樣時(shí)間和存儲(chǔ)成本。
[0003] 將圖像序列中的各幀圖像間的相關(guān)性作為先驗(yàn)信息用于壓縮傳感的重構(gòu)過程，可 以減少搜索空間，提高重構(gòu)算法的重構(gòu)精度。其中，一些研宄將稀疏支撐集的變化作為相關(guān) 性的準(zhǔn)則，同時(shí)利用殘差稀疏性的估計(jì)對(duì)殘差進(jìn)行壓縮傳感重構(gòu)和補(bǔ)償。例如，Vaswani等 人根據(jù)相鄰圖像的支撐集在統(tǒng)計(jì)上變化不大的特點(diǎn)，提出了一系列基于壓縮傳感的圖像序 列遞歸重構(gòu)算法，包括含噪情況下的最小二乘殘差壓縮傳感算法（LS-CS)、卡爾曼濾波壓縮 傳感算法（KF-CS)以及修正殘差壓縮感知算法（Mod-CS-Res)等，有效降低了算法的計(jì)算量 和復(fù)雜度。但是上述基于壓縮傳感的圖像序列重建算法重建精度不高，模型參數(shù)設(shè)置較多， 因此，本發(fā)明提出一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，從而減少閾值的 設(shè)置，提高圖像序列的重建精度。
[0004] 假設(shè)對(duì)于D幀的圖像序列Xt滿足測(cè)量方程：
[0005] yt=①tXt+nt= 0st+nt
[0006] 其中，nt為高斯白噪聲，〇是測(cè)量矩陣。定義圖像稀疏支撐集為Sup(Xt)= {j:(st)」>a}，a為系數(shù)閾值。
[0007] LS-CS、KF-CS以及Mod-CS-Res等算法的步驟主要為：
[0008] 初始估計(jì)：基于第t_l幀的圖像的重建結(jié)果和支撐集估計(jì)估計(jì)出第t 幀的圖像系數(shù)式；
[0009] 殘差重構(gòu)：基于估計(jì)的第t幀的圖像系數(shù)夫和原圖像系數(shù)的殘差具有稀疏性的特 點(diǎn)，對(duì)殘差進(jìn)行壓縮傳感重構(gòu)；
[0010] 殘差補(bǔ)償：基于重構(gòu)的殘差對(duì)第t幀的圖像系數(shù)&進(jìn)行補(bǔ)償，得出第t幀的圖像系 數(shù)更高精度的重建結(jié)果吟_>
[0011] 最后修正：引入兩個(gè)閾值參數(shù)并基于第t幀的圖像的重建結(jié)果嶺,^對(duì)支撐集進(jìn)行 更新，得出第t幀的支撐集估計(jì)和第t幀的圖像的重建結(jié)果衫。
[0012] 其中，在初始估計(jì)中，LS-CS算法只是利用先驗(yàn)支撐集估計(jì)進(jìn)行最小二 乘估計(jì)；KF-CS是LS-CS的一種貝葉斯形式，與LS-CS算法類似；而Mod-CS-Res則是利用前 一幀圖像系數(shù)的重建結(jié)果在估計(jì)的支撐集免^(義,，）上進(jìn)行稀疏逼近作為當(dāng)前幀的圖像系 數(shù)的初始估計(jì)。上述三種方法在初始估計(jì)方面效果都不夠理想，也就是得到的當(dāng)前幀的圖 像系數(shù)的初始估計(jì)〗，精度都不是很高，這對(duì)后續(xù)的殘差重構(gòu)，殘差補(bǔ)償和支撐集估計(jì)將產(chǎn) 生進(jìn)一步的影響，影響最終的重構(gòu)效果。另外，在最后修正階段對(duì)于兩個(gè)閾值參數(shù)的選取并 沒有相對(duì)固定準(zhǔn)則，給具體的實(shí)驗(yàn)帶來了一定的麻煩。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0013] 針對(duì)基于壓縮傳感的圖像序列重建算法重建精度不高，模型參數(shù)設(shè)置較多的問 題，本發(fā)明提出一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，減少閾值的設(shè)置，提 高圖像序列的重建精度。
[0014] 為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明具體技術(shù)方案如下：一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像 序列遞歸重建方法，包括如下步驟：
[0015] 1)初始化：獲取視頻序列第1幀圖像的圖像系數(shù)估計(jì)和支撐集估計(jì)；
[0016] 2)近似求解：由t_l(t為整數(shù)，且t彡2)幀圖像系數(shù)的支撐集估計(jì)，利用 Modified-BTON算法求出第t幀圖像系數(shù)近似解；
[0017] 3)初始估計(jì)：由第t幀圖像系數(shù)近似解初始估計(jì)第t幀圖像系數(shù)；
[0018] 4)殘差計(jì)算：由第t幀圖像系數(shù)估計(jì)值求出殘差測(cè)量值；
[0019] 5)殘差重建：由第t幀圖像殘差測(cè)量值重構(gòu)出殘差；
[0020] 6)殘差補(bǔ)償：由第t幀圖像殘差重構(gòu)值對(duì)第t幀圖像系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行補(bǔ)償，求出 第t幀圖像系數(shù)的最終估計(jì)值；
[0021] 7)支撐集更新：由第t幀圖像系數(shù)最終估計(jì)值對(duì)其支撐集進(jìn)行更新；
[0022] 8)t=t+1，轉(zhuǎn)步驟 2)。
[0023] 進(jìn)一步地，上述步驟1)中，第1幀圖像系數(shù)Sl的估計(jì)值和支撐集估計(jì)的初始化方 法是：:(從> ，其中，a為閾值參數(shù)，Sl為第1幀圖像系數(shù)，為&p%)第1 幀支撐集估計(jì)。
[0024] 進(jìn)一步地，上述步驟2)中，&近似解元的計(jì)算方法是3=argmin[Hk又,4+11凡- 其中，st表示第t幀圖像系數(shù)，兔//;(%,)為第t幀支撐集估計(jì)，毛'是\近似解，0 ,為測(cè)量矩 陣，yt為測(cè)量值向量。
[0025] 進(jìn)一步地，上述步驟3)中，第t幀的圖像系數(shù)式的初始估計(jì)方法是：
[0026]
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在于包括如下步驟： 1) 初始化：獲取視頻序列第1幀圖像的圖像系數(shù)估計(jì)和支撐集估計(jì)； 2) 近似求解：由t-1幀圖像系數(shù)的支撐集估計(jì)，利用Modified-BPDN算法求出第t幀 圖像系數(shù)近似解，其中，t為整數(shù)，且t多2 ; 3) 初始估計(jì)：由第t幀圖像系數(shù)近似解初始估計(jì)第t幀圖像系數(shù)； 4) 殘差計(jì)算：由第t幀圖像系數(shù)估計(jì)值求出殘差測(cè)量值； 5) 殘差重建：由第t幀圖像殘差測(cè)量值重構(gòu)出殘差； 6) 殘差補(bǔ)償：由第t幀圖像殘差重構(gòu)值對(duì)第t幀圖像系數(shù)估計(jì)值進(jìn)行補(bǔ)償，求出第t幀 圖像系數(shù)的最終估計(jì)值； 7) 支撐集更新：由第t幀圖像系數(shù)最終估計(jì)值對(duì)其支撐集進(jìn)行更新； 8. t=t+1，轉(zhuǎn)步驟 2)。
2. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特 征在于：所述步驟1)中，第1幀圖像系數(shù)Sl的估計(jì)值和支撐集估計(jì)的初始化方法是： (不）=: (A)； > 其中，a為閾值參數(shù)，Sl為第1幀圖像系數(shù)，為知p丨第1幀支撐 集估計(jì)。
3. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟2)中，st近似解《的計(jì)算方法是：
其中， st表示第t幀圖像系數(shù)，為第t幀支撐集估計(jì)是\近似解，0t為測(cè)量矩陣，yt 為測(cè)量值向量。
4. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟3)中，第t幀的圖像系數(shù)&的初始估計(jì)方法是：
在下標(biāo)集{1，2，L，N}上的補(bǔ)集。
5. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟4)中，殘差計(jì)算方法是：
為初始估計(jì)殘差的測(cè)量值 向量。
6. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟5)中，殘差重建方法是：
其中A為殘差圖 像系數(shù)向量，
7. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟6)中，殘差補(bǔ)償方法是：
其中，柃為殘差補(bǔ)償。
8. 如權(quán)利要求1所述的結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，其特征在 于：所述步驟7)中，支撐集估計(jì)方法是：
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種結(jié)合支撐集和殘差補(bǔ)償?shù)膱D像序列遞歸重建方法，重建方法對(duì)視頻序列進(jìn)行融合支撐集先驗(yàn)和殘差補(bǔ)償?shù)男蛄兄亟?，包括初始化、近似求解、初始估?jì)、殘差計(jì)算、殘差重建、殘差補(bǔ)償、支撐集更新等步驟。本發(fā)明可以減少閾值的設(shè)置，提高圖像序列的重建精度。
【IPC分類】G06T3-40
【公開號(hào)】CN104778660
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510196916
【發(fā)明人】宋雪樺, 化瑞, 劉委, 卜曉曉, 萬根順, 王維, 于宗潔
【申請(qǐng)人】江蘇大學(xué)
【公開日】2015年7月15日
【申請(qǐng)日】2015年4月23日