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本发明公开了一种基于压缩感知的视频序列重构方法，编码端将原始视频序列分为关键帧、非关键帧两种类型，分别采用不同的采样率进行测量，在解码端先对不同的视频序列进行运动估计/补偿预测和光流法预测两种不同算法的性能判断，再结合对比结果利用帧间相关性对所有非关键帧进行性能较好的算法重构。本发明处理视频时，所需采样的数据量少，恢复的视频质量好。相对于视频独立重构的传统算法，提高了低采样率时峰值信噪比，并缩短重构时间。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201710568733.9
Filing Date： 2017/7/13
Publication Date： 2020/4/10
Pub. No.： CN107360426B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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