《表2 不同非关键帧采样率下MH-DS算法与文献[7, 15]算法的平均PSNR对比Table 2 Comparison of average PSNR among MH-DS and algorit

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《视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测》

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实验2实验条件完全按照文献[7，15]中给出的设置，采用3组CIF@30 Hz的标准视频序列（Foreman，Hall，Coastguard）的前88帧（GOP为8，关键帧采样率为0.7）进行实验，不同非关键帧采样率下文中算法与视频压缩感知算法HD-BDCVS[15]、Up-Se-AWEN-HHP算法[7]的平均PSNR如表2所示.从表中可知，在不同采样率下，MH-DS算法对Foreman、Coastguard、Hall序列的平均重构PSNR比Up-Se-AWEN-HHP算法分别高出1.71、0.71、2.23 d B，比HD-BDCVS算法分别高出2.83、1.00、1.38 d B.可见，在不同的采样率下，文中算法的重构性能都有一定的提升.这是因为在多假设预测中充分利用了先验信息，采用双匹配区域寻找的匹配块更加合理，更加符合视频运动特征.在观测域假设块匹配阶段，先利用像素域MMSE、观测域MMSE和MPC三种匹配准则，大范围剔除了不相关的匹配块，然后进一步选择同时符合3种匹配准则的假设块，避免引入噪声块而导致重构质量变差的情况出现.在权值分配上，文中算法更加注重匹配块与当前块的相关性，使得权重调整更为合理，因此重构质量得到提升.