公开(公告)号：CN112637599B

公开(公告)日：2022-09-06

申请号：CN202011401058.9

申请日：2020-12-02

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 吴绍华 ,  张锐峰 ,  李冬青 ,  焦健 ,  张钦宇

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/147 ,  H04N19/96 ,  H04N19/42 ,  H04N19/51 ,  H04N19/117 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于分布式压缩视频感知系统的新型重构方法，具体为：在非关键帧译码过程中，根据边信息补偿生成算法获得边信息，包括：编码单元最佳划分确立、最优匹配块搜索、运动矢量获取及补偿；在关键帧重构过程中，利用残差卷积网络，通过BM3D去噪器对关键帧图像进行预处理，对预重构的低分辨率关键帧图像进行全局块匹配；在非关键帧重构过程中，采用残差卷积网络预重构、最小化重构、卷积神经网络映射的重构流程完成非关键帧重构。本发明通过所述基于分布式压缩视频感知系统的新型重构方法实现了关键帧和非关键帧的重构质量和效率的提升。

公开(公告)号：CN112637599A

公开(公告)日：2021-04-09

申请号：CN202011401058.9

申请日：2020-12-02

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 吴绍华 ,  张锐峰 ,  李冬青 ,  焦健 ,  张钦宇

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/147 ,  H04N19/96 ,  H04N19/42 ,  H04N19/51 ,  H04N19/117 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于分布式压缩视频感知系统的新型重构方法，具体为：在非关键帧译码过程中，根据边信息补偿生成算法获得边信息，包括：编码单元最佳划分确立、最优匹配块搜索、运动矢量获取及补偿；在关键帧重构过程中，利用残差卷积网络，通过BM3D去噪器对关键帧图像进行预处理，对预重构的低分辨率关键帧图像进行全局块匹配；在非关键帧重构过程中，采用残差卷积网络预重构、最小化重构、卷积神经网络映射的重构流程完成非关键帧重构。本发明通过所述基于分布式压缩视频感知系统的新型重构方法实现了关键帧和非关键帧的重构质量和效率的提升。