分布式压缩视频感知中重构算法的研究

发布时间：2017-04-09 05:19

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【摘要】：压缩感知采样突破了那奎斯特采样速率的局限,实现了对信号的直接采样。分布式压缩视频感知将压缩感知引入到分布式视频编解码中,利用压缩感知在编码端进行采样,降低了编码需要处理的数据量,在解码端,利用重构算法进行解码重构。本文主要研究解码端的重构算法的优化。现有的分布式压缩视频感知方案多采用像素域内的运动估计和运动补偿产生边信息。像素域内的运动估计和运动补偿的预测质量对于参考视频的质量具有很强的依赖性。然而利用压缩感知技术进行编码之后得到的是测量值,不能够得到像素域内的视频信息,因此如果能够在测量域内直接对于待重构的CS帧进行预测,将大大的简化预测过程,提高预测也就是边信息的质量。因此本文提出的优化重构算法的分布式压缩视频感知系统中,利用多假设预测产生边信息,并且把边信息作为TV重构的迭代初值,相比于以往利用运动估计、运动补偿技术产生边信息而言,由于多假设预测产生边信息的质量更高,从而提高了TV重构的质量。仿真结果表明,本文提出的结合多假设预测优化TV重构算法的分布式压缩视频感知方案,提高了重构的质量。
【关键词】：压缩感知 分布式压缩视频感知 多假设预测 重构算法
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符号对照表9-10
• 缩略语对照表10-13
• 第一章 绪论13-17
• 1.1 分布式压缩视频感知的研究背景与意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-15
• 1.3 论文内容和结构安排15-17
• 第二章 分布式压缩视频感知的基本理论17-27
• 2.1 分布式视频编解码17-20
• 2.1.1 Slepian-Wolf分布式无损编码理论17-18
• 2.1.2 Wyner-Ziv分布式有损编码理论18-19
• 2.1.3 分布式视频编码的框架19-20
• 2.2 压缩感知的基本理论知识20-24
• 2.2.1 稀疏表示20-21
• 2.2.2 测量矩阵的设计21-22
• 2.2.3 重构算法22-24
• 2.3 典型的分布式压缩视频感知方案24-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 分布式压缩视频感知中重构算法的研究27-41
• 3.1 引言27
• 3.2 优化重构算法的分布式压缩视频感知方案27-29
• 3.3 多假设预测29-34
• 3.3.1 测量域的多假设预测29-30
• 3.3.2 分布式压缩视频感知中的多假设预测方案30-32
• 3.3.3 利用多假设预测产生边信息32-34
• 3.4 结合多假设预测优化TV算法34-38
• 3.4.1 TV重构算法原理34-35
• 3.4.2 一种基于分布式压缩视频感知系统的优化TV算法35-36
• 3.4.3 迭代初值的优化36-38
• 3.5 本章小结38-41
• 第四章 优化的分布式压缩视频感知性能分析41-47
• 4.1 视频质量评价标准41-42
• 4.1.1 客观评价41-42
• 4.2 仿真平台及参数设置42
• 4.3 优化重构算法的分布式压缩视频感知系统性能仿真42-46
• 4.3.1 对比方案42-44
• 4.3.2 性能比较44-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 总结与展望47-49
• 参考文献49-53
• 致谢53-55
• 作者简介55-56

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本文编号：294549