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摘要
面向分布式视频压缩感知，帧间多假设预测能够降低编码端的运算量、增加解码端非关键帧的恢复质量，因此近年来出现了很多与其相关的优化算法。然而在现有算法中，假设集的搜索窗口是大小经验固定的正方形区域。为进一步提高假设集质量、降低解码端时延，本文提出一种搜索窗口位置和大小自适应变化的重构算法。所提算法首先根据光流法快速确定相邻非关键帧之间的运动向量；然后，联合该运动向量和前向相邻非关键帧与关键帧之间的运动信息，在关键帧中确定搜索窗口的中心块位置；最后，由当前重构块与搜索窗口中心块的相对位置关系自适应地确定一个符合运动变化的矩形搜索窗口。本文在低延迟框架下对多个视频序列进行了实验分析。结果表明，所提算法能够有效提高非关键帧的恢复质量，并减少运行时间。
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