当前位置:主页 > 科技论文 > 网络通信论文 >

基于H.265的卫星图像压缩算法研究

发布时间:2018-02-14 00:48

  本文关键词: H.265 图像压缩 BP神经网络 编码单元划分 压缩感知 图像重构 出处:《北京交通大学》2014年硕士论文 论文类型:学位论文


【摘要】:随着多媒体通信技术的不断发展,在遥感卫星、网络以及数字电视领域,高清甚至超高清视频图像的应用日益占据主流。新的图像编码算法要在保证图像传输质量的同时,有更好的实时性。新一代高效率视频编码标准H.265很好的提高了高清视频图像编码中的压缩率、实时性以及鲁棒性等问题。 本文详细介绍了H.265标准的编码框架以及该标准中的各项新技术,分析了H.265的编码单元划分复杂度。第三章提出了基于BP神经网络分类器的编码单元快速决策算法。该算法根据输入的编码图像特征值,利用BP分类器的自学习特性得到不同量化步长下各特征值权重以及编码单元划分阈值所对应的参照表W1、W2、W3以及TBP。将已训练好的神经网络分类器加载到H.265编码模型HM中,根据量化步长的不同对分类器进行初始化,即设定不同的特征值权重以及划分阈值,接着进行编码单元的划分。在低时延配置和随机接入配置下分别对不同的图像序列进行仿真,仿真数据表明该算法在保证图像压缩率及编码质量基本不变的前提下,可以降低算法复杂度,有效缩短编码时间。卫星图像在航天军事等领域均有广泛应用,这些领域要求卫星图像有较高的清晰度。因此,第四章提出了基于压缩感知的图像重构算法。该算法对H.265中DCT变换后的宏块做基于压缩感知的SAMP重构以得到更高质量的重构图像。采用单幅图像以及图像序列进行仿真,结果表明,基于压缩感知的H.265图像重构算法在图像重构中表现更优。
[Abstract]:With the development of multimedia communication technology , the application of high definition and high definition video image is becoming the main stream in remote sensing satellite , network and digital TV . The new image coding algorithm has better real - time performance while ensuring image transmission quality . The new generation of high efficiency video coding standard H.265 has improved the compression rate , real - time performance and robustness in HD video coding . This paper introduces the coding framework of H.265 standard and the new techniques in this standard , analyzes the coding unit partition complexity of H.265 . In chapter 3 , we propose a fast decision algorithm for coding units based on BP neural network classifier .

【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN919.81

【参考文献】

相关期刊论文 前7条

1 吐热尼古丽;张晓帆;;基于人工神经网络的遥感图像分类研究[J];长春师范学院学报;2006年02期

2 胡剑策;吴国平;;基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类[J];测绘科学;2009年03期

3 贾永红;人工神经网络在多源遥感影像分类中的应用[J];测绘通报;2000年07期

4 刘仁钊,廖文峰;遥感图像分类应用研究综述[J];地理空间信息;2005年05期

5 张友水,冯学智,阮仁宗;基于GIS的BP神经网络遥感影像分类研究[J];南京大学学报(自然科学版);2003年06期

6 潘建刚,赵文吉,宫辉力;遥感图像分类方法的研究[J];首都师范大学学报(自然科学版);2004年03期

7 贾永红,张春森,王爱平;基于BP神经网络的多源遥感影像分类[J];西安科技学院学报;2001年01期



本文编号:1509491

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/1509491.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户5cb58***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com