基于压缩感知的分布式视频编码技术研究

发布时间：2017-05-19 20:30

  本文关键词：基于压缩感知的分布式视频编码技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动视频技术的广泛应用,在功耗、计算能力和存储空间受限的便携式设备上压缩和传输视频信号成为多媒体信息技术的发展趋势。编码简单、解码复杂的分布式视频编码技术(Distributed Video Coding, DVC)应运而生。DVC以分布式信源编码理论(Distributed Source Coding, DSC)为基础,采用“独立编码、联合解码”的方式,充分利用视频间的相关特性简化编码系统的处理流程。近几年来,为了进一步降低编码系统的复杂度,拓展DVC技术的应用范畴,一种可以在变换域处理中直接压缩信号的压缩感知(Compressed Sensing, CS)理论在DVC研究领域受到了广泛的关注。本文结合DVC和CS理论,充分发掘视频信号内和信号间的相关特性,提出了一种改进的多假设预测边信息的分布式压缩视频感知编码(Distributed Compressed Video Sensing, DCVS)方案。在该方案中把视频分为关键帧和非关键帧,在编码端两种帧都只进行简单的压缩测量,其中关键帧的测量率较高；在解码端关键帧进行CS重构,而非关键帧利用视频间的相关性进行重构,这也是本文的研究重点。在非关键帧的重构中针对预测帧的重要作用,根据残差重构的思想把预测帧的概念扩展到多假设预测上,使用改进的多假设预测的方法生成预测值。在多假设预测中使用前、后相邻重构的参考帧和当前帧的估计值作为假设,通过三者的线性组合得到预测值,并在残差重构的迭代过程中不断地调整运动估计的匹配块和搜索窗的大小,同时通过更新多假设预测的值提高了视频的重建性能。本文首先研究分布式视频编码的基础理论并重点分析边信息的生成算法。其次研究了压缩感知的理论知识,对图像使用分块压缩感知的方法并通过仿真实验对比了不同重构算法的性能。随后对分布式压缩感知(DCS)理论进行分析研究,重点分析在分布式视频中通用的JSM-1模型,通过仿真实验证明JSM-1模型的联合重构相比于独立CS重构能在较少测量值下取得更好的性能。然后把改进的多假设预测边信息生成方法运用到分布式压缩视频感知上。最后通过MATLAB仿真实验证实了该方案能有效的提高视频的重建性能。
【关键词】：分布式视频编码 压缩感知 多假设预测 残差重构
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-15
• 1.1 课题研究背景8-10
• 1.2 研究目的和意义10-11
• 1.3 课题研究现状11-13
• 1.4 本文主要工作和章节安排13-15
• 第二章 分布式视频编码15-28
• 2.1 分布式信源编码理论15-18
• 2.1.1 Slepian-Wolf理论15-17
• 2.1.2 Wyner-Ziv理论17-18
• 2.2 分布式视频编码系统典型方案18-21
• 2.2.1 基于像素域的Wyner-Ziv视频编码系统18-19
• 2.2.2 基于变换域的Wyner-Ziv视频编码系统19-21
• 2.3 边信息生成技术21-27
• 2.3.1 运动估计和运动补偿概念22-23
• 2.3.2 运动补偿内插法23-27
• 2.3.3 运动补偿外推法27
• 2.4 本章小结27-28
• 第三章 压缩感知理论28-39
• 3.1 压缩感知的提出28
• 3.2 压缩感知的基本原理28-34
• 3.2.1 信号的稀疏表示29-31
• 3.2.2 信号的压缩测量31-32
• 3.2.3 信号的稀疏重建32-34
• 3.3 压缩感知的应用34-35
• 3.4 压缩感知在图像信号上的性能仿真35-38
• 3.4.1 图像的分块35
• 3.4.2 图像分块重构模型35-36
• 3.4.3 仿真性能对比36-38
• 3.5 本章小结38-39
• 第四章 分布式压缩感知理论39-49
• 4.1 分布式压缩感知简介39-40
• 4.2 联合稀疏模型40-42
• 4.3 分布式压缩视频感知42-45
• 4.4 分布式压缩感知在视频上的性能仿真45-47
• 4.4.1 仿真模型45-46
• 4.4.2 仿真性能对比46-47
• 4.5 本章小结47-49
• 第五章 基于残差重构的分布式压缩视频感知49-65
• 5.1 残差重构的基本框架49-55
• 5.1.1 残差重构的基本原理49-50
• 5.1.2 残差重构的分布式视频压缩编码50-51
• 5.1.3 分块压缩感知及其重构算法51-53
• 5.1.4 性能仿真53-55
• 5.2 基于多假设预测边信息的分布式压缩视频感知55-60
• 5.2.1 基于多假设预测的边信息生成方法55-57
• 5.2.2 本文提出的分布式压缩视频感知系统框架57-60
• 5.3 实验结果及分析60-64
• 5.4 本章小结64-65
• 总结与展望65-67
• 1. 论文主要工作总结65-66
• 2. 研究展望66-67
• 参考文献67-71
• 致谢71-72
• 个人简历、在学期间的研究成果以及发表的学术论文72

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本文编号：379810