本文選題：視頻模型 + 壓縮感知��； 參考：《合肥工業(yè)大學》2014年碩士論文

【摘要】：壓縮感知理論及其應用是當前信息領(lǐng)域科學研究的前沿性課題之一,涉及到數(shù)學、物理及計算機科學等諸多學科和優(yōu)化、信號估計等眾多復雜的問題。由于壓縮感知技術(shù)可以大大降低數(shù)據(jù)采集量,加上視頻處理過程一直被維數(shù)問題所困擾,故壓縮感知在視頻處理方面的應用占有重要地位。針對視頻信號本身結(jié)構(gòu)的復雜性,基于常規(guī)的壓縮感知建模方法基本上是從圖像的壓縮感知過渡過來的,一直沿用著對視頻幀一幀一幀單獨處理的思路,其在實際的視頻處理中優(yōu)勢并不明顯,該文將傳統(tǒng)的壓縮感知視頻處理模型和自回歸滑動平均模型(ARMA)相結(jié)合,提出了將這兩個模型相融合的思路。本文從傳統(tǒng)視頻壓縮模型和壓縮感知視頻模型所面臨的問題出發(fā),做了三方面工作和創(chuàng)新：1、在研究了傳統(tǒng)視頻壓縮感知模型和ARMA視頻模型的優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上,結(jié)合了二者的優(yōu)點,建立一種新的融合了壓縮感知和ARMA模型的視頻模型；2、在視頻重建過程中,充分利用視頻幀內(nèi)稀疏性和幀間相關(guān)性,把視頻分割成動態(tài)部分和靜態(tài)部分同時采樣但分別處理,同時給出了這種新模型在理論及實踐上的魯棒性證明；3、該模型針對傳統(tǒng)的壓縮感知重建算法噪聲問題,引入了noiselet變換降噪,改進了Model Based Cosamp算法求解混合范數(shù)問題,最終得到視頻狀態(tài)空間ARMA模型的關(guān)鍵參數(shù)。在多組真實場景下的實驗結(jié)果表明,該模型較大程度上降低了幀間冗余度和數(shù)據(jù)采集量。在該模型下,視頻采集壓縮比在100至200時,仍然能取得較好的重建效果。
[Abstract]:The theory of compressed perception and its application is one of the leading subjects in the field of information science, involving many complicated problems, such as mathematics, physics and computer science, optimization, signal estimation and so on. Because compressed sensing technology can greatly reduce the amount of data acquisition, and the video processing process has been troubled by the dimension problem, compression sensing plays an important role in the application of video processing. In view of the complexity of the video signal itself, the conventional compressing perceptual modeling method is basically transferred from the compression perception of the image, and has always followed the idea of processing a frame of a video frame separately. This paper combines the traditional compressed perceptual video processing model with the autoregressive moving average model (ARMA) and puts forward the idea of merging the two models. Starting from the problems of the traditional video compression model and the compressed perceptual video model, this paper has done three aspects of work and innovation: 1. On the basis of studying the advantages and disadvantages of the traditional video compression perception model and the ARMA video model, Combining the advantages of the two models, a new video model, which combines compression perception and ARMA model, is established. In the process of video reconstruction, the inner-frame sparsity and inter-frame correlation are fully utilized. The video is divided into dynamic part and static part and sampled simultaneously but processed separately. The robustness of the new model is proved theoretically and practically. The model is aimed at the noise problem of the traditional compression perceptual reconstruction algorithm. The noiselet transform is introduced to reduce the noise, and the Model Based Cosamp algorithm is improved to solve the mixed norm problem. Finally, the key parameters of the video state space ARMA model are obtained. The experimental results in multiple real scenes show that the model can reduce inter-frame redundancy and data acquisition to a large extent. In this model, the video capture compression ratio of 100 to 200 can still achieve good reconstruction results.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.73

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本文編號：1949465