發(fā)布時(shí)間：2018-05-28 00:01

  本文選題：壓縮傳感 + 視頻壓縮��； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件》2014年12期

【摘要】：為了減小視頻信號(hào)采集端的負(fù)擔(dān),提出一種基于壓縮傳感理論的視頻壓縮算法模型。該模型采用廣義輪換矩陣獲取視頻幀的測(cè)量值,再結(jié)合視頻壓縮的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)關(guān)鍵技術(shù),消除視頻幀間冗余。然后在并行貪婪追蹤算法中引入前向預(yù)測(cè)技術(shù)作為重構(gòu)算法,最終獲取重構(gòu)的壓縮圖像。實(shí)驗(yàn)對(duì)比了在不同算法下的重構(gòu)圖像和不同采樣比下不同算法的重構(gòu)PSNR值,然后利用所提方法得到視頻序列的重構(gòu)壓縮圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法模型能較精確地獲取壓縮的視頻圖像,適合在視頻壓縮中應(yīng)用。
[Abstract]:In order to reduce the burden of video signal acquisition, a video compression algorithm model based on compression sensing theory is proposed. The model uses generalized rotation matrix to obtain the measurement value of video frame, and combines the key technology of motion compensation prediction of video compression to eliminate the redundancy between video frames. Then the forward prediction technique is introduced as the reconstruction algorithm in the parallel greedy tracking algorithm, and finally the reconstructed compressed image is obtained. The reconstructed PSNR values of different algorithms under different algorithms and different sampling ratios are compared, and then the reconstructed compressed images of video sequences are obtained by using the proposed method. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain compressed video images accurately and is suitable for application in video compression.
【作者單位】： 河海大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;常州工學(xué)院計(jì)算機(jī)信息工程學(xué)院;
【基金】：江蘇省科技廳工業(yè)支撐計(jì)劃項(xiàng)目(BE2010072) 常州市科技局國(guó)際合作項(xiàng)目(CZ20123006)
【分類號(hào)】：TN919.81

【共引文獻(xiàn)】

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4 田鵬義;周輝;許定根;;基于壓縮感知的圖像隱藏算法研究[A];第十八屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)）[C];2013年

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本文編號(hào)：1944344