电子学报
電子學報
전자학보
ACTA ELECTRONICA SINICA
2012年
9期
1795-1800
,共6页
压缩感知%视频图像%递归重建%自回归模型%残差补偿
壓縮感知%視頻圖像%遞歸重建%自迴歸模型%殘差補償
압축감지%시빈도상%체귀중건%자회귀모형%잔차보상
结合预估和残差补偿的递归重建算法是一种有效的压缩感知视频图像重建算法.针对现有算法中‘预估’精度不高的问题,本文基于视频序列中相邻图像的内容相似性和单幅图像的非局部自相似性,分析了相邻图像局部图像块的相似匹配性,并以此作为视频图像的相关性先验,提出了一种基于局部自回归模型的图像预估重建算法.预估算法中当前图像像素点的自回归参数由参考图像中相似图像块的灰度信息通过学习获得.实验结果表明,与同类算法相比,本文预估算法所对应的递归重建算法可获得更高质量的视频图像重建结果.
結閤預估和殘差補償的遞歸重建算法是一種有效的壓縮感知視頻圖像重建算法.針對現有算法中‘預估’精度不高的問題,本文基于視頻序列中相鄰圖像的內容相似性和單幅圖像的非跼部自相似性,分析瞭相鄰圖像跼部圖像塊的相似匹配性,併以此作為視頻圖像的相關性先驗,提齣瞭一種基于跼部自迴歸模型的圖像預估重建算法.預估算法中噹前圖像像素點的自迴歸參數由參攷圖像中相似圖像塊的灰度信息通過學習穫得.實驗結果錶明,與同類算法相比,本文預估算法所對應的遞歸重建算法可穫得更高質量的視頻圖像重建結果.
결합예고화잔차보상적체귀중건산법시일충유효적압축감지시빈도상중건산법.침대현유산법중‘예고’정도불고적문제,본문기우시빈서렬중상린도상적내용상사성화단폭도상적비국부자상사성,분석료상린도상국부도상괴적상사필배성,병이차작위시빈도상적상관성선험,제출료일충기우국부자회귀모형적도상예고중건산법.예고산법중당전도상상소점적자회귀삼수유삼고도상중상사도상괴적회도신식통과학습획득.실험결과표명,여동류산법상비,본문예고산법소대응적체귀중건산법가획득경고질량적시빈도상중건결과.
