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基于WMSNs的視頻編碼技術(shù)研究

發(fā)布時(shí)間:2018-07-27 12:36
【摘要】:隨著視頻、音頻等復(fù)雜信息在人們生活中各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,以無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)和傳感器技術(shù)為核心理論的無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)(WMSNs)誕生了。WMSNs主要由多媒體視頻音頻生成設(shè)備以及其它特定作用的傳感器組成。它在實(shí)際生活中的主要應(yīng)用是對(duì)目標(biāo)環(huán)境中數(shù)據(jù)量龐大的復(fù)雜多媒體信息進(jìn)行采集、編解碼處理和無(wú)線傳輸?shù)。由于WMSNs的存儲(chǔ)容量和計(jì)算能力等資源受到網(wǎng)絡(luò)限制,所以研究其低復(fù)雜度、高壓縮效率的視頻信息編解碼技術(shù)成為當(dāng)前研究的主要問(wèn)題。本文對(duì)WMSNs中多媒體視頻信息編解碼技術(shù)的有效方法進(jìn)行了進(jìn)一步的理論研究。介紹了兩部分理論知識(shí):壓縮感知(CS)和分布式視頻編碼算法(DVC),并全面地分析了分布式壓縮感知(DCS)視頻編解碼方法。本文重點(diǎn)對(duì)CS視頻壓縮技術(shù)中稀疏變換算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了聯(lián)合稀疏變換(JST)方法和自適應(yīng)雙分組稀疏變換(ADGST)方法。JST方法充分利用了小波稀疏變換和冗余字典稀疏變換(RDST)的優(yōu)點(diǎn),優(yōu)化了視頻序列的稀疏表示,降低了視頻序列編解碼時(shí)間。ADGST方法是在自適應(yīng)組稀疏變換(AGST)基礎(chǔ)上對(duì)次要幀稀疏變換進(jìn)行的優(yōu)化,先將次要幀進(jìn)行小波稀疏變換,再對(duì)小波稀疏變換后的相似圖像進(jìn)行自適應(yīng)分組,對(duì)同組內(nèi)的相似圖像進(jìn)行相同的RDST變換,減少了視頻序列編碼時(shí)間。
[Abstract]:With the wide application of video, audio and other complex information in every field of people's life, The wireless multimedia sensor network (WMSNs), which is based on wireless network communication technology and sensor technology, is mainly composed of multimedia video and audio generating equipment and other special sensors. Its main application in real life is to collect, encode and decode the complicated multimedia information in the target environment. Because the storage capacity and computing power of WMSNs are limited by the network, the research of video coding and decoding technology with low complexity and high compression efficiency has become the main problem. In this paper, the effective methods of multimedia video coding and decoding in WMSNs are further studied. This paper introduces two parts of theoretical knowledge: compression aware (CS) and distributed video coding algorithm (DVC), and analyzes the distributed compression aware (DCS) video coding and decoding methods. This paper focuses on the improvement of sparse transform algorithm in CS video compression technology. In this paper, the joint sparse transform (JST) method and the adaptive double packet sparse transform (ADGST) method are proposed to optimize the sparse representation of video sequences by taking full advantage of the advantages of wavelet sparse transform and redundant dictionary sparse transform (RDST). The method of reducing the encoding and decoding time of video sequence. ADGST is an optimization of sparse transform of secondary frames based on adaptive group sparse transform (AGST). Then the similar image after sparse wavelet transform is self-adaptively grouped, and the similar image in the same group is transformed by the same RDST transform, which reduces the coding time of video sequence.
【學(xué)位授予單位】:天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:TN919.81

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):2147849

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