本文選題：壓縮感知 + 分布式壓縮視頻感知��； 參考：《西安電子科技大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：壓縮感知將對數(shù)據(jù)的采樣和壓縮一步完成,極高的壓縮效率和簡單的操作使其特別適合于處理編碼端資源受限場景下的多媒體視頻數(shù)據(jù),基于壓縮感知的視頻方案取得了大量的研究成果,其中基于多假設(shè)預(yù)測技術(shù)的方案以其極高的重構(gòu)質(zhì)量成為研究的熱點。本文主要研究低采樣率條件下視頻的快速高質(zhì)量重構(gòu)技術(shù),提出了基于假設(shè)集合優(yōu)化技術(shù)的分布式壓縮視頻感知(DCVS)方案。該方案通過對假設(shè)集合進行優(yōu)化,并且對待求解的約束優(yōu)化問題和混合預(yù)測判斷表達式進行改進,使得視頻數(shù)據(jù)在低采樣率條件下的重構(gòu)質(zhì)量和重構(gòu)速度相對于現(xiàn)有的多假設(shè)方案都得到了提升。其中,1)對假設(shè)集合的優(yōu)化主要通過假設(shè)集合選優(yōu)技術(shù)和假設(shè)集合優(yōu)化更新技術(shù)實現(xiàn):低采樣率條件下通過假設(shè)集合選優(yōu)技術(shù)精簡假設(shè)集合,減少運算量,提升低采樣率條件下的重構(gòu)速度和重構(gòu)質(zhì)量;通過假設(shè)集合優(yōu)化更新技術(shù)對原假設(shè)集合進行優(yōu)化升級,提高高采樣率條件下的重構(gòu)質(zhì)量;2)對原有的混合假設(shè)判斷方案通過測量值平均的方式進行改進,使其在固定閾值T條件下,實現(xiàn)混合假設(shè)預(yù)測模式在不同采樣率下地自適應(yīng)判斷;3)對于待求解的約束優(yōu)化問題,將1和2范數(shù)約束結(jié)合,并根據(jù)距離向量對兩項同時進行加權(quán),形成自適應(yīng)距離加權(quán)彈性網(wǎng)懲罰項,避免了單一采用1或2范數(shù)約束帶來的不足。仿真結(jié)果表明,在低采樣率條件下,采用本文提出的基于假設(shè)集合優(yōu)化技術(shù)的DCVS方案相對于未采用這些技術(shù)的原多假設(shè)方案,重構(gòu)速度和重構(gòu)質(zhì)量都得到了提升,驗證了本文所提方案的有效性。
[Abstract]:In this paper , we improve the reconstruction quality and reconstruction quality of video data under the condition of low sampling rate , and improve the reconstructed quality and reconstruction quality under the condition of low sampling rate .

【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN919.81

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本文編號：1880515