检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:才争野 吕巨建 赵慧民[1,2] 徐小平 宋智华[1]
机构地区:[1]广东技术师范学院电子与信息学院,广东广州 [2]广州数字内容处理及其安全性技术重点实验室,广东广州
出 处:《计算机科学与应用》2018年第5期601-610,共10页Computer Science and Application
摘 要:针对分布式视频压缩感知系统存在编码端的低采样率易导致解码端重构效果不理想的问题,综合考虑视频帧间的时空相关性以及帧内不同图像块所具有的不同块特征,提出了一种最佳线性估计与多假设预测相结合的分布式视频压缩感知重构算法。算法在编码端采用分块压缩感知进行随机测量,在解码端增加了相似判别、测量值补充以及平滑判别三种机制。通过此三种机制对非关键帧块进行细化分类,并根据分类结果对不同的图像块采用不同的测量值补充及重构策略,进而提高重构质量。在标准视频序列集上的仿真实验结果表明,本文提出的算法重构视频信号的峰值信噪比(PSNR)比传统的多假设预测重构算法平均高出2~3 dB,尤其在编码端测量率低于0.2的情况下,PSNR高出4~5 dB。
关 键 词:分布式视频压缩感知 相关性 多假设预测 最佳线性估计 重构
分 类 号:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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