基于前向预测并行追踪的视频压缩传感方法

发布时间：2018-05-28 00:01

  本文选题：压缩传感 + 视频压缩　； 参考：《计算机应用与软件》2014年12期

【摘要】：为了减小视频信号采集端的负担,提出一种基于压缩传感理论的视频压缩算法模型。该模型采用广义轮换矩阵获取视频帧的测量值,再结合视频压缩的运动补偿预测关键技术,消除视频帧间冗余。然后在并行贪婪追踪算法中引入前向预测技术作为重构算法,最终获取重构的压缩图像。实验对比了在不同算法下的重构图像和不同采样比下不同算法的重构PSNR值,然后利用所提方法得到视频序列的重构压缩图像。实验结果表明,该算法模型能较精确地获取压缩的视频图像,适合在视频压缩中应用。
[Abstract]:In order to reduce the burden of video signal acquisition, a video compression algorithm model based on compression sensing theory is proposed. The model uses generalized rotation matrix to obtain the measurement value of video frame, and combines the key technology of motion compensation prediction of video compression to eliminate the redundancy between video frames. Then the forward prediction technique is introduced as the reconstruction algorithm in the parallel greedy tracking algorithm, and finally the reconstructed compressed image is obtained. The reconstructed PSNR values of different algorithms under different algorithms and different sampling ratios are compared, and then the reconstructed compressed images of video sequences are obtained by using the proposed method. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain compressed video images accurately and is suitable for application in video compression.
【作者单位】： 河海大学计算机与信息学院;常州工学院计算机信息工程学院;
【基金】：江苏省科技厅工业支撑计划项目(BE2010072) 常州市科技局国际合作项目(CZ20123006)
【分类号】：TN919.81

【共引文献】

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本文编号：1944344