基于人工智能技术的运动教学视频压缩算法

发布时间：2021-07-03 11:10

　　传统的运动教学视频压缩算法压缩帧数少,信噪比低。为了解决上述问题,提出基于人工智能技术的运动教学视频压缩算法,利用多线性子空间KL变换技术进行运动教学视频编码,引用人工智能技术中的钻石搜索法构建视频压缩算法,分析视频图像运动中矢量的基本规律来检测算法的有效性,确定多个子空间的数据,将视频帧数进行分辩,分辨出新的变量进行XL变换处理来完成教学视频编码,编码后采用钻石搜索法的两种模式进行互补,从而确定出最小误差点,利用SAD算法算出最佳匹配矢量,完成运动教学视频的压缩。与传统算法进行实验对比,结果表明,基于人工智能技术的运动教学视频压缩算法压缩帧数多、信噪比高、清晰度高,具有很好的压缩效果。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(21)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

图像分层流程

输入一个图像帧，经过小波分析分辨形成了三层波层、一个低频分量和三个高频分量，图片左上角为低频分量，将子带中三个高频分量系数组成一个新的向量，低频分量进行KL变换处理与新的向量分开，向量进行GPCA运算和KL变换，得到运动教学视频的编码如图2所示。2 基于人工智能技术的视频压缩算法

应用人工智能技术中的钻石搜索法构建视频压缩算法，分析视频图像运动中矢量的基本规律[10]。钻石搜索法是把要搜索的范围放在一个大的圆形区域内，在圆形区域内分布好正方形小格子，圆形与每个小格子的交点代表待搜索点的位置，在搜索点搜索图像的频谱如图3所示。因为视频图像的频谱大多数是菱形的，与钻石的形状非常相像，所以钻石分割法非常适合视频压缩。钻石搜索法包括大钻石搜索模式和小钻石搜索模式[11]。如图4和图5所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3262469