本文選題：視頻壓縮感知 + 殘差重構(gòu)　； 參考：《華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期

【摘要】：現(xiàn)有最好的視頻壓縮感知重構(gòu)算法大都采用"預(yù)測(cè)-殘差重構(gòu)"策略,可有效利用幀內(nèi)和幀間的相關(guān)性獲得較好的性能,但是殘差重構(gòu)均直接采用SPL算法,忽略了殘差信號(hào)自身的結(jié)構(gòu)特征,限制了性能的進(jìn)一步提升.針對(duì)該問(wèn)題,文中提出了一種基于預(yù)測(cè)殘差結(jié)構(gòu)特征的塊分類(lèi)重構(gòu)算法,首先利用殘差塊觀測(cè)值的平均能量對(duì)殘差塊進(jìn)行分類(lèi),然后對(duì)不同類(lèi)的殘差塊采用不同的重構(gòu)算法.仿真實(shí)驗(yàn)表明,用于運(yùn)動(dòng)較快的視頻序列時(shí),文中方案與SPL算法相比可以獲得更好的重構(gòu)質(zhì)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(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2016A030313455)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2026896