最小化预测残差的图像序列压缩感知

提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩。首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端。接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建。最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈值,从而获得重建的原始图像。采用DALSA公司的CR-GEN0-H6400相机进行的实验表明,该算法可以实现1 000frame/s图像的实时压缩,并且图像重建质量比独立地重建每张图像至少提高了2～6dB,有效地实现了对高速相机输出图像的实时压缩与高质量重建。