CVS中基于残差结构特征的块分类重构算法

发布时间：2018-06-16 13:42

  本文选题：视频压缩感知 + 残差重构　； 参考：《华南理工大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：现有最好的视频压缩感知重构算法大都采用"预测-残差重构"策略,可有效利用帧内和帧间的相关性获得较好的性能,但是残差重构均直接采用SPL算法,忽略了残差信号自身的结构特征,限制了性能的进一步提升.针对该问题,文中提出了一种基于预测残差结构特征的块分类重构算法,首先利用残差块观测值的平均能量对残差块进行分类,然后对不同类的残差块采用不同的重构算法.仿真实验表明,用于运动较快的视频序列时,文中方案与SPL算法相比可以获得更好的重构质量.
[Abstract]:Most of the best video compression perceptual reconstruction algorithms use "Prediction-residuals Reconstruction" strategy, which can effectively utilize the inter-frame and intra-frame correlation to obtain better performance, but SPL algorithm is directly used in the residuals reconstruction. The structural characteristics of the residual signal are ignored, which limits the further improvement of the performance. In order to solve this problem, a block classification reconstruction algorithm based on predicted residual structure features is proposed. Firstly, the average energy of residual block observations is used to classify residual blocks, and then different reconstruction algorithms are used for different classes of residual blocks. Simulation results show that the proposed scheme can achieve better reconstruction quality than SPL algorithm when used for fast moving video sequences.
【作者单位】： 华南理工大学电子信息学院;
【基金】：广东省自然科学基金资助项目(2016A030313455)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2026896