基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方法，將基于幀間差分法獲取的背景圖像作為后一幀圖像的先驗知識進(jìn)行后一幀幀圖像的重構(gòu)，通過獲取的背景圖像代替原有的參考幀圖像進(jìn)行幀圖像的重構(gòu)，避免了參考幀圖像選取不同造成的重構(gòu)誤差，提高了重構(gòu)質(zhì)量，節(jié)省了重構(gòu)時間，提高視頻圖像的重建效率和重建精度。
【專利說明】基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種圖像信息處理技術(shù)，特別涉及一種基于幀間差分背景圖像的視頻 圖像壓縮感知重構(gòu)方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 在處理監(jiān)控視頻信號時，考慮到視頻幀與幀之間的相關(guān)性，通過幀間差分圖像本 身具有的稀疏性和參考幀圖像進(jìn)行幀圖像的重構(gòu)，以及對當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動估計和運(yùn)動 補(bǔ)償提高視頻重構(gòu)質(zhì)量，但是參考幀圖像的選取對幀圖像重構(gòu)質(zhì)量有較大的影響，參考幀 圖像選取不同極易造成的重構(gòu)誤差。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明是針對監(jiān)控視頻信號處理中參考幀圖像選取不同會造成重構(gòu)誤差的問題， 提出了一種基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方法，將基于幀間差分法獲取 的背景圖像作為后一幀圖像的先驗知識進(jìn)行后一幀幀圖像的重構(gòu)，通過獲取的背景圖像代 替原有的參考幀圖像進(jìn)行幀圖像的重構(gòu)，避免了參考幀圖像選取不同造成的重構(gòu)誤差，提 高了重構(gòu)質(zhì)量，節(jié)省了重構(gòu)時間。
[0004] 本發(fā)明的技術(shù)方案為：一種基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方 法，具體包括如下步驟： 第一步：通過終端節(jié)點的視頻攝像頭獲取視頻信號X,對每幀視頻圖像進(jìn)行小波基稀 疏表示，Ψ為稀疏變換矩陣，然后使用觀測矩陣(p進(jìn)行觀測得到帶加性噪聲的壓縮信號 | = φψχ;第二步：通過幀間差分法獲取背景圖像： 1) 通過壓縮感知重構(gòu)算法獲取第Κ-1幀和第Κ-2幀的視頻圖像，假設(shè)第Κ-1幀圖像與 第Κ-2幀圖像分別表示為.

【權(quán)利要求】
1. 一種基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)方法，其特征在于，具體包括 如下步驟： 第一步：通過終端節(jié)點的視頻攝像頭獲取視頻信號λ'對每幀視頻圖像進(jìn)行小波基稀 疏表示Ψχ ,ψ為稀疏變換矩陣，然后使用觀測矩陣Φ進(jìn)行觀測得到帶加性噪聲的壓縮 信號.y = ΦΨχ ;第二步：通過幀間差分法獲取背景圖像： 1) 通過壓縮感知重構(gòu)算法獲取第κ-ι幀和第κ-2幀的視頻圖像，假設(shè)第κ-ι幀圖像與 第Κ-2幀圖像分別表示為
2) 利用第Κ-1幀圖像.
與第κ-2幀圖像
計算差分圖像
3) 根據(jù)閾值Τ，閾值Τ是圖像矩陣中所有像素點灰度值的加權(quán)平均值，將差分圖像
二值化處理得到二值圖像
，則二值圖像中白色點代表運(yùn) 動目標(biāo)及噪聲點，而黑色點代表背景信息； 4) 將二值圖像
先進(jìn)行開運(yùn)算然后閉運(yùn)算得到圖像.
，目 的是去除噪聲，并且填充運(yùn)動目標(biāo)內(nèi)部的空洞； 5) 根據(jù)圖像
各點像素值，通過前兩幀幀圖像上的相應(yīng)位置的像素點， Κ彡3來確定背景圖像的像素點值，最初的前兩幀圖像直接獲取，即若圖像 中的像素值為〇,則背景圖像的像素值等于前兩幀圖像相應(yīng)位置的像素平均值，反之，將此 位置的背景圖像的像素值置零：
第三步：基于幀間差分背景圖像的視頻圖像壓縮感知重構(gòu)算法： 輸入：隨機(jī)測量值.>'，測量矩陣Φ，稀疏變換Ψ ; 輸出：原始信號X進(jìn)行A次迭代后的值·5? ; ① 初始化，迭代次數(shù).t = 0，正則化參數(shù)τ，參數(shù)#>〇 ,變量初始值4，迭代停止值 S' ② 判斷是否為前兩幀視頻圖像重構(gòu)，是前兩幀視頻圖像重構(gòu)，則初始向量4為零，轉(zhuǎn) 到步驟④繼續(xù)執(zhí)行，如不是前兩幀視頻圖像重構(gòu)，則轉(zhuǎn)到步驟③繼續(xù)執(zhí)行； ③ 計算前兩幀圖像即第κ-1幀圖像
與第κ-2幀圖像
的背景圖像
，并對求得的背景圖像進(jìn)行小波變換，利用小波系數(shù)獲得初始化向量 即
④ 計算中間變量心、即κ + ?4 ; ⑤ 在當(dāng)前％和·4向量值基礎(chǔ)上更新空域變量Χμ ;更新空域變量公式如下：
/為單位矩陣； ⑥ 計算中間變量即
⑦ 在當(dāng)前4和《4向量值基礎(chǔ)上進(jìn)行閾值算子操作，更新頻域變量ι^+1 ;更新空域變 量公式如下：
，soft為軟閾值算法； ⑧ 利用式子4 + νΑ+1 -Ψ':Α+1更新迭代變量； ⑨ 更新迭代次數(shù)，用k+Ι替代k; ⑩ 計算目標(biāo)函數(shù)/?%4?)和迭代終止函數(shù)(迭代終止函數(shù)為
;判斷是否滿足迭代停止條件，若滿足
，返回 當(dāng)前估計值％，反之，則返回到步驟②繼續(xù)執(zhí)行，A即為重構(gòu)的第κ幀圖像。
【文檔編號】H04N19/51GK104053006SQ201410271790
【公開日】2014年9月17日 申請日期:2014年6月18日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月18日
【發(fā)明者】張雷洪, 賴和木, 潘子蘭, 梁東 申請人:上海理工大學(xué)