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基于快速聚类的监控视频自适应速率分块压缩感知
王健明1,罗平1,杨青青2,彭艺2
- 1. 昆明理工大学信息工程与自动化学院
2. 昆明理工大学
Fast Clustering-based Adaptive Rate Block Compression Sensing for Surveillance Video
摘要: 现有视频监控实现方案往往采用传统的视频编码方法,由于编码复杂度高,因此对设备成本、部署环境和数据存储都有较高要求。压缩感知因其天然的分布式特性,在解决视频监控的相关问题中具有很大潜力。然而,当原始视频信号的稀疏度未知时,实现自适应速率压缩感知仍存在一些困难。为了在实际监控视频应用中实现自适应速率压缩感知,提出了基于子块统计特征估计的时域自适应速率采样方法和时频域自适应速率采样方法。将视频分为适当的子块,通过统计特征估计和聚类算法将相似子块快速聚类,进一步对各类子块合理分配采样率,实现自适应速率压缩感知,在重建质量没有下降和不显著增加采样计算复杂度的情况下降低了总采样率。仿真结果表明,与现有视频自适应速率压缩感知方案相比,所提方法能为不同稀疏度的子块更加合理地分配采样率,降低了总采样率,同时采样计算复杂度不高,可以被实际采样设备接受。
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