【摘要】：低復雜度視頻編碼越來越受到人們的關注。壓縮感知理論具有同時采樣和壓縮信號的特點,可用于低復雜度視頻編碼設計。針對基于隨機觀測矩陣的傳統(tǒng)壓縮感知(Compressive sensing,CS)理論很難實際應用這一問題,提出采用結構化觀測矩陣的CS算法對視頻編解碼。探討了結構化觀測矩陣的特點和構造方法,分析了不同類型結構化觀測矩陣實現(xiàn)信號精確重構的理論,設計了基于結構化觀測矩陣的CS視頻編解碼算法。實驗證明了所提算法的有效性,同時由于結構化觀測矩陣高效、易于硬件實現(xiàn),因此該算法在低復雜度視頻場合具有良好的應用前景。
[Abstract]:Low complexity video coding has attracted more and more attention. The theory of compressed sensing can be used in the design of low complexity video coding because of the characteristics of both sampling and compressed signals. To solve the problem that the traditional compressed perception (Compressive sensing,CS) theory based on random observation matrix is difficult to be applied in practice, a CS algorithm based on structured observation matrix is proposed for video coding and decoding. The characteristics and construction method of structured observation matrix are discussed. The theory of accurate signal reconstruction based on different types of structured observation matrix is analyzed. A CS video coding and decoding algorithm based on structured observation matrix is designed. The experimental results show that the proposed algorithm is effective, and the structured observation matrix is efficient and easy to implement in hardware. Therefore, the algorithm has a good application prospect in low-complexity video applications.
【作者單位】： 天津大學電子信息工程學院;太原科技大學電子信息工程學院;
【基金】：高等學校博士學科點專項科研基金(20120032110034)資助項目
【分類號】：TN919.81

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本文編號：2303863