Block based Adaptive Compressive Sensing with Sampling Rate Control

要約

圧縮センシング (CS) は、ナイキスト レート以下の信号を取得して再構築することで、画像やビデオの取得においてデータの冗長性を活用し、サンプリング データの量を大幅に削減する大きな可能性を秘めています。
ビデオ品質を維持しながらサンプリング データをさらに削減するために、この論文ではビデオ CS の時間的冗長性を調査し、サンプリング レート (SR) 制御戦略を備えたブロック ベースの適応圧縮センシング フレームワークを提案します。
非移動領域の冗長な圧縮を回避するために、まず連続フレーム間に移動ブロック検出を組み込み、移動ブロックの測定値のみを送信します。
非移動領域は前のフレームから再構築されます。
さらに、移動領域の面積とターゲットSR内の平均SRを制御するターゲットSRに基づいて、各フレームへの適応的なSR割り当てを実現するためのブロックストレージシステムと動的閾値を提案します。
最後に、ブロッキングアーティファクトを軽減し、再構成の品質を向上させるために、前のフレームからの非移動ブロックの測定値を参照することにより、移動ブロックと非移動ブロックの協調再構成を採用します。
広範な実験により、本作は SR を制御し、既存の作品よりも優れたパフォーマンスが得られることが実証されました。

要約(オリジナル)

Compressive sensing (CS), acquiring and reconstructing signals below the Nyquist rate, has great potential in image and video acquisition to exploit data redundancy and greatly reduce the amount of sampled data. To further reduce the sampled data while keeping the video quality, this paper explores the temporal redundancy in video CS and proposes a block based adaptive compressive sensing framework with a sampling rate (SR) control strategy. To avoid redundant compression of non-moving regions, we first incorporate moving block detection between consecutive frames, and only transmit the measurements of moving blocks. The non-moving regions are reconstructed from the previous frame. In addition, we propose a block storage system and a dynamic threshold to achieve adaptive SR allocation to each frame based on the area of moving regions and target SR for controlling the average SR within the target SR. Finally, to reduce blocking artifacts and improve reconstruction quality, we adopt a cooperative reconstruction of the moving and non-moving blocks by referring to the measurements of the non-moving blocks from the previous frame. Extensive experiments have demonstrated that this work is able to control SR and obtain better performance than existing works.

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