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在基于多假设预测的视频压缩感知重构中,不同图像块对应的假设集匹配程度差异较大,因此重构难度差异明显.本文提出多假设局部增强重构算法(Local enhancement reconstruction algorithm based on multi-hypothesis prediction, MH-LE),利用帧间相关性对图像块进行分类后针对运动图像块提出像素域双路匹配策略,通过强化图像块基本特征来提高相似块匹配效果,获取更高质量的假设集;同时将结构相似度评价标准引入假设块权值分配过程,提高预测精度.仿真结果表明,所提算法的重构质量明显优于其他多假设预测重构算法.和基于组稀疏的重构算法相比,所提算法具有更快的重构速度,在大部分的采样率条件下具有更高的重构质量. 相似文献
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基于视频帧内图像的非局部相似性和帧间信号的相关性,本文提出了一种基于结构相似的帧间组稀疏表示重构算法（SSIM-InterF-GSR）,有效地提高了视频压缩感知的重构性能.在SSIM-InterF-GSR算法中,提出以结构相似度（SSIM）作为相似块匹配准则,在当前帧和参考帧内搜索匹配块生成相似块组,以相似块组的稀疏性作为正则项重构当前帧.同时,还提出了阶梯递减匹配块个数调整方案用于SSIM-InterF-GSR重构算法的迭代过程.仿真结果表明,相比于目前最好的视频压缩感知重构算法（Up-Se-AWEN-HHP）,本文算法获得了更好的重构质量,最多可提升4~5dB. 相似文献
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