南京邮电大学学报（自然科学版）
南京郵電大學學報（自然科學版）
남경유전대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF NANJING UNIVERSITY OF POSTS AND TELECOMMUNICATIONS(NATURAL SCIENCE)
2013年
4期
1-5,12
,共6页
压缩感知%分布式视频编码%PCA字典%非局部稀疏模型
壓縮感知%分佈式視頻編碼%PCA字典%非跼部稀疏模型
압축감지%분포식시빈편마%PCA자전%비국부희소모형
compressive sensing%distributed video coding%PCA dictionary%non-local self-similarity
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.
在研究視頻信號的非跼部稀疏模型的基礎上,提齣瞭一種適閤分佈式視頻編碼的視頻信號稀疏描述算法.在解碼耑,對非關鍵幀解碼時,首先由已重建的關鍵幀生成邊信息SI,然後在這兩幀中尋找非關鍵幀噹前塊的L箇相似塊,作為一箇類,最後利用這箇類生成PCA子字典,併將所有塊的子字典集閤起來構成非關鍵幀的字典,進行視頻重建.通過與典型的信號稀疏描述方法進行對比,實驗結果顯示,重建的PSNR值平均提高2 dB,主觀視覺質量也有較大的提高.
재연구시빈신호적비국부희소모형적기출상,제출료일충괄합분포식시빈편마적시빈신호희소묘술산법.재해마단,대비관건정해마시,수선유이중건적관건정생성변신식SI,연후재저량정중심조비관건정당전괴적L개상사괴,작위일개류,최후이용저개류생성PCA자자전,병장소유괴적자자전집합기래구성비관건정적자전,진행시빈중건.통과여전형적신호희소묘술방법진행대비,실험결과현시,중건적PSNR치평균제고2 dB,주관시각질량야유교대적제고.
