一种视频分布式压缩感知技术的相关性模型与实现算法  

Video distributed compressive sensing research based on correlation model

作　　者：赵慧民[1] 裴真真 才争野 戴青云[1] 魏文国[1] 王晨[1] ZHAO Huimin PEI Zhenzhen CAI Zhengye DAI Qingyun WEI Wenguo WANG Chen(School of Electronic and Information//Guangzhou Key Laboratory of Digital Content Processing and Security Technology, Guangdong Polytechnic Normal University, Guangzhou 510665, China)

机构地区：[1]广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室,广东广州510665

出　　处：《中山大学学报（自然科学版）》2017年第1期36-40,共5页Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni

基　　金：国家自然科学基金(61672008);广东省自然科学基金(2016A030311013;2015A030313672);广东省应用型科技研发专项项目(2016B010127006;2015B010131017);广东省教育厅国际科技合作项目(2015KGJHZ021);广东省科技计划项目(2014A010103032;2014A010103032)

摘　　要：视频采集和重构需要进行大量的数据处理,且精度有限。为此,基于基追踪(Basis Pursuit,BP)原理,提出一种新的相关性模型视频分布式压缩感知算法。通过运用稀疏滤波器进行相关性建模,该算法在编译码端为分布式压缩视频感知建立了完整的实现结构,并且在保证高质量重建原始信号的前提下,可以减少测量值的数目。实验结果验证了提出模型下算法的有效性。Video sampling and reconstruction need to process a huge amount of data.In order to solve the problem,a novel video distributed compressive sensing based-BP （VDCS-BP）is proposed in the pa-per.Based on correlation model established by sparse filter,VDCS-BP can achieve distributed video sensing at encoder-decoder,and reduce numbers of measurement by DCS.Experimental results show that the VDCS-BP is effective.

关 键 词：分布式压缩感知 视频 相关性 重构 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]