本文關(guān)鍵詞：基于假設(shè)集合設(shè)計(jì)分布式壓縮感知算法研究

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【摘要】：1924年奈奎斯特推導(dǎo)出在理想低通信道的最高碼元傳輸速率。即為了不失真地恢復(fù)模擬信號(hào),采樣頻率應(yīng)不小于模擬信號(hào)頻譜中最高頻率的2倍,也稱為采樣定理[1]。然而,在一些編碼端資源(如能量、存儲(chǔ)設(shè)備等等)有限的場景下,以頻譜最高頻率的2倍采樣是難以實(shí)現(xiàn)或持續(xù)的。壓縮感知(Compressed sensing簡稱CS)理論的提出突破了奈奎斯特采樣速率的限制,將對(duì)數(shù)據(jù)的采樣和壓縮一步完成。CS所具有的壓縮效率高,操作簡單等特點(diǎn)使其非常適合用于編碼端資源受限的應(yīng)用場景。隨后,將壓縮感知與視頻編解碼相結(jié)合提出了壓縮視頻感知(Compressed video sensing簡稱CVS)。無論是從計(jì)算復(fù)雜度還是數(shù)據(jù)量方面來說,都大大降低了編碼端的負(fù)擔(dān)。盡管基于壓縮感知的視頻方案取得了大量的研究成果,但對(duì)于低采樣率的的重構(gòu)性能依然不夠理想。雖然較高的采樣率可以得到優(yōu)異的重構(gòu)性能,但這對(duì)編碼端的儲(chǔ)存設(shè)備,計(jì)算開銷的資源造成了較大的負(fù)擔(dān)。這有違使用壓縮感知理論的初衷,并在無線網(wǎng)絡(luò)的底層一些能量有限的結(jié)點(diǎn)中實(shí)現(xiàn)也是很困難的。本文通過提出的假設(shè)集合更新算法(Hypothesis set update,簡稱HSU)和動(dòng)態(tài)參考幀選擇算法(Dynamic reference select,簡稱DRS),對(duì)現(xiàn)有的基于多假設(shè)預(yù)測的基于壓縮感知的分布式視頻編解碼技術(shù)(Distribute Compressed Video Sensing,簡稱DCVS)進(jìn)行改進(jìn)。在不增加編碼端復(fù)雜度的情況下,使得視頻的重構(gòu)質(zhì)量得到改善。其中假設(shè)集合更新算法,借鑒構(gòu)造字典的方法,對(duì)原預(yù)測集合的進(jìn)行更新。用擴(kuò)展預(yù)測集中的與目標(biāo)塊相關(guān)性更高的預(yù)測替換原預(yù)測集中相關(guān)性低的預(yù)測。從而使得目標(biāo)塊在預(yù)測集的表示下獲得更好的稀疏性,更加充分的利用了幀內(nèi)的空間相關(guān)性,進(jìn)而提高重構(gòu)質(zhì)量。參考幀選擇算法在二次重構(gòu)的基礎(chǔ)上通過為當(dāng)前幀選則更合適的參考幀來更加充分的利用幀間的相關(guān)性,提高重構(gòu)的質(zhì)量。仿真結(jié)果表明,在低采樣率的情況下,提出的基于預(yù)測集更新和參考幀選擇的分布式編解碼系統(tǒng)(HD-BDCVS)同時(shí)提高非關(guān)鍵幀和關(guān)鍵幀的重構(gòu)質(zhì)量。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 分布式壓縮視頻感知 假設(shè)集合優(yōu)化技術(shù) 多假設(shè)重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符號(hào)對(duì)照表10-11
• 縮略語對(duì)照表11-14
• 第一章 緒論14-18
• 1.1 研究背景與意義14-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 論文內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排16-18
• 第二章 分布式壓縮視頻感知理論18-28
• 2.1 壓縮感知理論概述18-20
• 2.1.1 信號(hào)稀疏表示18-19
• 2.1.2 信號(hào)測量采樣19-20
• 2.1.3 壓縮感知重建20
• 2.2 分布式視頻編解碼20-23
• 2.2.1 分布式無損編碼理論20-21
• 2.2.2 分布式有損編碼理論21-22
• 2.2.3 分布式視頻編解碼22-23
• 2.3 分布式壓縮感知的典型方案23-27
• 2.3.1 基于幀的壓縮感知方案24-25
• 2.3.2 基于塊的壓縮感知方案25-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 基于預(yù)測集合更新與動(dòng)態(tài)參考幀選擇的壓縮感知視頻編解碼系統(tǒng)28-42
• 3.1 引言28
• 3.2 HD-BDCVS系統(tǒng)流程28-29
• 3.3 多假設(shè)預(yù)測方案29-32
• 3.3.1 幀間預(yù)測29-30
• 3.3.2 解碼端幀間預(yù)測多假設(shè)重構(gòu)方案30-32
• 3.4 預(yù)測集合更新32-38
• 3.4.1 雙向預(yù)測假設(shè)搜索32-34
• 3.4.2 預(yù)測集合優(yōu)化搜索策略34-38
• 3.5 動(dòng)態(tài)參考幀選擇38-41
• 3.5.1 關(guān)鍵幀二次重構(gòu)38-40
• 3.5.2 動(dòng)態(tài)參考幀選擇40-41
• 3.6 本章小潔41-42
• 第四章 仿真實(shí)驗(yàn)與性能分析42-50
• 4.1 視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)42-44
• 4.1.2 主觀評(píng)價(jià)42-43
• 4.1.3 客觀評(píng)價(jià)43-44
• 4.2 仿真條件與參數(shù)設(shè)置44
• 4.3 仿真結(jié)果及分析44-48
• 4.3.1 對(duì)比方案介紹44-45
• 4.3.2 性能對(duì)比45-48
• 4.4 本章小結(jié)48-50
• 第五章 總結(jié)與展望50-52
• 5.1 本文總結(jié)50-51
• 5.2 未來工作51-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 致謝55-57
• 作者簡介57-58

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本文編號(hào)：691371