CVS中基于殘差結構特征的塊分類重構算法
本文選題:視頻壓縮感知 + 殘差重構。 參考:《華南理工大學學報(自然科學版)》2017年03期
【摘要】:現(xiàn)有最好的視頻壓縮感知重構算法大都采用"預測-殘差重構"策略,可有效利用幀內和幀間的相關性獲得較好的性能,但是殘差重構均直接采用SPL算法,忽略了殘差信號自身的結構特征,限制了性能的進一步提升.針對該問題,文中提出了一種基于預測殘差結構特征的塊分類重構算法,首先利用殘差塊觀測值的平均能量對殘差塊進行分類,然后對不同類的殘差塊采用不同的重構算法.仿真實驗表明,用于運動較快的視頻序列時,文中方案與SPL算法相比可以獲得更好的重構質量.
[Abstract]:Most of the best video compression perceptual reconstruction algorithms use "Prediction-residuals Reconstruction" strategy, which can effectively utilize the inter-frame and intra-frame correlation to obtain better performance, but SPL algorithm is directly used in the residuals reconstruction. The structural characteristics of the residual signal are ignored, which limits the further improvement of the performance. In order to solve this problem, a block classification reconstruction algorithm based on predicted residual structure features is proposed. Firstly, the average energy of residual block observations is used to classify residual blocks, and then different reconstruction algorithms are used for different classes of residual blocks. Simulation results show that the proposed scheme can achieve better reconstruction quality than SPL algorithm when used for fast moving video sequences.
【作者單位】: 華南理工大學電子信息學院;
【基金】:廣東省自然科學基金資助項目(2016A030313455)~~
【分類號】:TP391.41
【相似文獻】
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,本文編號:2026896
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