【摘要】：當(dāng)前信息技術(shù)發(fā)展飛速,各種視頻技術(shù)廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)以及無線傳感網(wǎng)。針對(duì)計(jì)算復(fù)雜性很高的傳統(tǒng)視頻編碼,加之其抗誤碼能力差等問題,目前分布式視頻壓縮感知成為全球內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn),是非常有競(jìng)爭(zhēng)力的視頻應(yīng)用解決方案。其中需要迫切解決的技術(shù)難題是:現(xiàn)有的視頻編碼和重構(gòu)方法仍需要進(jìn)一步優(yōu)化,提高重構(gòu)速率并降低算法的復(fù)雜度。本文針對(duì)上述技術(shù)難題,主要研究工作如下:首先,在視頻幀重構(gòu)時(shí),提出多假設(shè)幀間雙向最佳匹配策略,引入運(yùn)動(dòng)對(duì)齊估計(jì)思想,采用測(cè)量域塊結(jié)構(gòu)相似性作為失真準(zhǔn)則在相鄰參考幀中尋找到最佳匹配塊,再分別以前向視頻幀最佳匹配塊以及后向視頻幀最佳匹配塊為中心,在對(duì)應(yīng)的匹配窗口中每像素提取視頻幀最優(yōu)矩陣,聯(lián)合殘差補(bǔ)償思想重構(gòu)出非關(guān)鍵幀。仿真對(duì)比結(jié)果表明,本文算法能夠提高重構(gòu)視頻幀質(zhì)量,并且重構(gòu)時(shí)間沒有大幅度增加,主觀視覺效果更好。其次,為了解決現(xiàn)有預(yù)測(cè)重構(gòu)算法在運(yùn)動(dòng)劇烈場(chǎng)景中重構(gòu)視頻不夠清晰的問題。提出了分布式視頻壓縮感知中幀內(nèi)最佳匹配插值重構(gòu)方法,基于傳統(tǒng)幀內(nèi)多假設(shè)預(yù)測(cè),以及結(jié)合自然像素連續(xù)特性,在以最佳匹配塊為中心的搜索窗口內(nèi)采用插值法構(gòu)成多假設(shè)最佳匹配插值字典,將生成的幀內(nèi)最佳匹配插值字典作為多假設(shè)預(yù)測(cè)模型的生成矩陣,且插值法使殘差信號(hào)更稀疏。仿真對(duì)比結(jié)果表明,本文算法能夠提高重構(gòu)視頻幀質(zhì)量。最后,本文將幀間雙向最佳匹配策略和幀內(nèi)最佳匹配插值方法結(jié)合起來應(yīng)用于運(yùn)動(dòng)劇烈程度不同的視頻場(chǎng)景,關(guān)鍵幀采用幀內(nèi)最佳匹配插值法進(jìn)行重構(gòu),非關(guān)鍵幀采用幀間雙向最佳匹配法進(jìn)行重構(gòu)。仿真對(duì)比結(jié)果表明,本文算法能夠提高重構(gòu)視頻幀質(zhì)量,并且重構(gòu)時(shí)間沒有大幅度增加。
【圖文】：

真圖像的亮度均值、標(biāo)準(zhǔn)差以及協(xié)方差，首先在搜索窗口1D 內(nèi)尋找到最佳匹配塊索窗口2D ，最后利用搜索窗口2D 內(nèi)所有樣方法獲得，因此也就得到后向最優(yōu)矩陣內(nèi)的視頻塊，然后由式（3.7）計(jì)算得 .4）算出非關(guān)鍵幀的邊信息 ，即 行迭代比較，選擇出最終的最佳匹配塊，，即：, , , , ,,, , , , ,, | | | | | | , | | | | | | t i b f t i b f t i t i b t it ibb t ibb t i t ibf t ix x x x xxx x x x x

南京郵電大學(xué)專業(yè)學(xué)位碩士研究生學(xué)位論文 第四章 一種 DCVS 中幀內(nèi)最佳匹配插值重構(gòu)方法表 4.2 MH-BCS-SPL 算法和本文算法在相同仿真環(huán)境下的視頻重構(gòu)質(zhì)量圖 4.3 是 Susie 序列第 10 幀重構(gòu)質(zhì)量主觀視覺對(duì)比圖，顯示了測(cè)量率為 0.3 時(shí)重構(gòu)出的第 10 幀的主觀視覺對(duì)比圖。本章節(jié)提出的 MH-BM-FI 重構(gòu)方法的 PSNR 值為 36.67dB，MH-BCS 方法重構(gòu) PSNR 值為 33.33dB，本章節(jié)提出的 MH-BM-FI 重構(gòu)方法平均提高了 3.34d最大提高了 3.44dB。觀察各重構(gòu)視頻幀，明顯本章方法具有最好的主觀視覺質(zhì)量。算法模型各序列（dB）Mother-daugther Coastguard SuisueMH-BCS-SPL 38.72 34.51 33.33本文算法 42.88 37.72 36.67平均提高 4.16 3.21 3.34最大提高 4.20 3.29 3.44
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN919.81

【參考文獻(xiàn)】

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1 張春梅;尹忠科;肖明霞;;基于冗余字典的信號(hào)超完備表示與稀疏分解[J];科學(xué)通報(bào);2006年06期

本文編號(hào)：2633355