基于PCA稀疏描述的分布式视频编码  

PCA Sparse Representation for Distributed Compressive Video Sampling

作　　者：陈瑞[1,2] 糜正琨[1] 

机构地区：[1]南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室,江苏南京210003 [2]南京工程学院通信工程学院,江苏南京211167

出　　处：《南京邮电大学学报（自然科学版）》2013年第4期1-5,12,共6页Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications：Natural Science Edition

基　　金：国家自然科学基金(60872018);江苏省研究生科研创新计划(CX10B_185Z)资助项目

摘　　要：在研究视频信号的非局部稀疏模型的基础上,提出了一种适合分布式视频编码的视频信号稀疏描述算法。在解码端,对非关键帧解码时,首先由已重建的关键帧生成边信息SI,然后在这两帧中寻找非关键帧当前块的L个相似块,作为一个类,最后利用这个类生成PCA子字典,并将所有块的子字典集合起来构成非关键帧的字典,进行视频重建。通过与典型的信号稀疏描述方法进行对比,实验结果显示,重建的PSNR值平均提高2 dB,主观视觉质量也有较大的提高。In this paper, PCA dictionary based on learning is proposed by the video interframe and in- traframe non-local self-similarity. Grouping by matching is realized from key frames which are previously recovered. PCA is then applied to each group （sub-dataset） to compute the principle components, from which the sub-dictionary is constructed. The simulation results show that the proposed algorithm outper- forms many state-of-the-art algorithms in terms of PSNR and visual oerceotion.

关 键 词：压缩感知 分布式视频编码 PCA字典 非局部稀疏模型 

分 类 号：TN919.8[电子电信—通信与信息系统]