WMSN中基于CS的分布式视频编码及其传输策略的研究

发布时间：2017-09-06 14:12

  本文关键词：WMSN中基于CS的分布式视频编码及其传输策略的研究

  更多相关文章： 压缩感知 分布式视频编码 传感器网络 量化矩阵 码率控制

【摘要】：压缩感知打破了奈奎斯特采样定理的采样率必须高于信号最高频率2倍以上的要求,将采样和压缩合并处理,大幅度地降低了采样率。基于压缩感知的分布式编码采用“独立编码,联合解码”的方案,将运算量从编码端转移到解码端,这一特点满足了传感器网络节点低复杂度和低功耗的要求。随着无线多媒体传感器网络的发展,基于压缩感知的分布式视频编码理论成为学术界和工程界的研究热点。本文介绍了压缩感知的基本理论知识,以及目前压缩感知的几个研究热点问题:稀疏表示、观测矩阵和重建算法。重点讨论了基于压缩感知的分布式视频编码框架,以及压缩感知视频流在无线信道的优化传输,并分析了量化矩阵对视频重建质量的影响,构造了适合压缩感知视频信号的量化矩阵。主要研究内容和创新点如下:(1)在分析压缩感知图像系数的分布特征的基础上,提出了一种适合压缩感知视频编码的自适应量化矩阵。与传统的均匀量化和H.264标准的量化矩阵比较,采用自适应量化矩阵后,视频的重建质量更好;与Lloyd量化矩阵相比,重建质量相当,但是生成自适应量化矩阵的计算量远远小于Lloyd量化矩阵。(2)分析了信道噪声对压缩感知视频编码重建质量的影响,针对不同的信道质量下提出动态码率控制方案。动态码率控制能够根据图像细节分布不同,动态调整各块的测量率,均衡各块的重建质量。在重建图像失真度较大时,通过反馈信道调整编码端的测量率,以增加数据量的方式抵抗信道误码带来的影响。
【关键词】：压缩感知 分布式视频编码 传感器网络 量化矩阵 码率控制
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 专用术语注释表7-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 课题背景与研究意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容与论文安排12-14
• 第二章 压缩感知理论基础14-25
• 2.1 压缩感知模型14-17
• 2.1.1 传统编码理论基础14-15
• 2.1.2 压缩感知编码理论基础15-17
• 2.2 压缩感知核心问题17-21
• 2.2.1 稀疏表示17-19
• 2.2.2 测量矩阵19-20
• 2.2.3 重建算法20-21
• 2.3 BCS_GPSR框架21-24
• 2.3.1 框架介绍21-22
• 2.3.2 BCS块压缩感知22-23
• 2.3.3 GPSR重建算法23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 压缩感知中的高斯量化矩阵25-39
• 3.1 传统的量化矩阵25-31
• 3.1.1 均匀量化25-28
• 3.1.2 H.264标准中的量化矩阵28-30
• 3.1.3 Lloyd量化30-31
• 3.2 自适应量化矩阵31-35
• 3.2.1 图像系数分布31-32
• 3.2.2 自适应量化矩阵32-35
• 3.3 仿真结果及分析35-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第四章 WMSN中DCVS的传输策略39-55
• 4.1 信道质量对重建质量的影响39-45
• 4.1.1 无线信道模型39-41
• 4.1.2 信道误码对重建质量的影响41-45
• 4.2 动态码率控制45-51
• 4.2.1 DCVS的动态码率控制45-47
• 4.2.2 本文提出的动态码率控制算法47-51
• 4.3 仿真结果及分析51-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第五章 总结与展望55-57
• 5.1 总结55-56
• 5.2 展望56-57
• 参考文献57-60
• 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文60-61
• 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利61-62
• 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目62-63
• 致谢63

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