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本发明涉及一种基于帧压缩测量的视频在线重建与移动目标检测方法。首先，通过基于压缩感知原理设计的摄像机在信源端对监控场景进行压缩测量；然后，将单帧的压缩测量通过信道编码后传输到监控中心；最后，在监控中心通过解码收集到单帧的压缩测量数据，并通过压缩重建算法重构视频帧的背景与前景。运用矩阵核范数来建模视频背景的低秩性，运用全变差TV函数建模视频前景的分片光滑性以及拉普拉斯混合分布建模前景的稀疏性，这种精细化的建模可提高视频的重建精度与移动目标的检测精度。

本发明公开了一种基于双向最佳匹配的分布式视频压缩感知重构方法，在多假设(Multiple Hypotheses，MH)预测模型的基础上，由像素块在测量域结构相似性约束双向最佳匹配策略，结合运动对齐估计思想，采用测量域块结构相似性作为失真标准在参考帧中选取出最佳匹配块，在以前、后向最佳匹配块为中心的搜索窗口内逐像素提取视频最优生成矩阵，采用连续帧间结构相似性约束优化双向最佳匹配过程，联合残差补偿重构出非关键帧。本发明能够充分考虑帧间空时运动信息相关性，在相同的采样率下，能够提高重构视频序列帧质量，并且重构时间没有大幅度增加。该方法解决了现有基于多假设预测模型重构过程中未充分考虑视频帧间空时运动信息稀疏相关性的问题。