發(fā)布時間：2017-05-19 20:30

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的分布式視頻編碼技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動視頻技術(shù)的廣泛應(yīng)用,在功耗、計算能力和存儲空間受限的便攜式設(shè)備上壓縮和傳輸視頻信號成為多媒體信息技術(shù)的發(fā)展趨勢。編碼簡單、解碼復(fù)雜的分布式視頻編碼技術(shù)(Distributed Video Coding, DVC)應(yīng)運而生。DVC以分布式信源編碼理論(Distributed Source Coding, DSC)為基礎(chǔ),采用“獨立編碼、聯(lián)合解碼”的方式,充分利用視頻間的相關(guān)特性簡化編碼系統(tǒng)的處理流程。近幾年來,為了進(jìn)一步降低編碼系統(tǒng)的復(fù)雜度,拓展DVC技術(shù)的應(yīng)用范疇,一種可以在變換域處理中直接壓縮信號的壓縮感知(Compressed Sensing, CS)理論在DVC研究領(lǐng)域受到了廣泛的關(guān)注。本文結(jié)合DVC和CS理論,充分發(fā)掘視頻信號內(nèi)和信號間的相關(guān)特性,提出了一種改進(jìn)的多假設(shè)預(yù)測邊信息的分布式壓縮視頻感知編碼(Distributed Compressed Video Sensing, DCVS)方案。在該方案中把視頻分為關(guān)鍵幀和非關(guān)鍵幀,在編碼端兩種幀都只進(jìn)行簡單的壓縮測量,其中關(guān)鍵幀的測量率較高；在解碼端關(guān)鍵幀進(jìn)行CS重構(gòu),而非關(guān)鍵幀利用視頻間的相關(guān)性進(jìn)行重構(gòu),這也是本文的研究重點。在非關(guān)鍵幀的重構(gòu)中針對預(yù)測幀的重要作用,根據(jù)殘差重構(gòu)的思想把預(yù)測幀的概念擴(kuò)展到多假設(shè)預(yù)測上,使用改進(jìn)的多假設(shè)預(yù)測的方法生成預(yù)測值。在多假設(shè)預(yù)測中使用前、后相鄰重構(gòu)的參考幀和當(dāng)前幀的估計值作為假設(shè),通過三者的線性組合得到預(yù)測值,并在殘差重構(gòu)的迭代過程中不斷地調(diào)整運動估計的匹配塊和搜索窗的大小,同時通過更新多假設(shè)預(yù)測的值提高了視頻的重建性能。本文首先研究分布式視頻編碼的基礎(chǔ)理論并重點分析邊信息的生成算法。其次研究了壓縮感知的理論知識,對圖像使用分塊壓縮感知的方法并通過仿真實驗對比了不同重構(gòu)算法的性能。隨后對分布式壓縮感知(DCS)理論進(jìn)行分析研究,重點分析在分布式視頻中通用的JSM-1模型,通過仿真實驗證明JSM-1模型的聯(lián)合重構(gòu)相比于獨立CS重構(gòu)能在較少測量值下取得更好的性能。然后把改進(jìn)的多假設(shè)預(yù)測邊信息生成方法運用到分布式壓縮視頻感知上。最后通過MATLAB仿真實驗證實了該方案能有效的提高視頻的重建性能。
【關(guān)鍵詞】：分布式視頻編碼 壓縮感知 多假設(shè)預(yù)測 殘差重構(gòu)
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 課題研究背景8-10
• 1.2 研究目的和意義10-11
• 1.3 課題研究現(xiàn)狀11-13
• 1.4 本文主要工作和章節(jié)安排13-15
• 第二章 分布式視頻編碼15-28
• 2.1 分布式信源編碼理論15-18
• 2.1.1 Slepian-Wolf理論15-17
• 2.1.2 Wyner-Ziv理論17-18
• 2.2 分布式視頻編碼系統(tǒng)典型方案18-21
• 2.2.1 基于像素域的Wyner-Ziv視頻編碼系統(tǒng)18-19
• 2.2.2 基于變換域的Wyner-Ziv視頻編碼系統(tǒng)19-21
• 2.3 邊信息生成技術(shù)21-27
• 2.3.1 運動估計和運動補(bǔ)償概念22-23
• 2.3.2 運動補(bǔ)償內(nèi)插法23-27
• 2.3.3 運動補(bǔ)償外推法27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第三章 壓縮感知理論28-39
• 3.1 壓縮感知的提出28
• 3.2 壓縮感知的基本原理28-34
• 3.2.1 信號的稀疏表示29-31
• 3.2.2 信號的壓縮測量31-32
• 3.2.3 信號的稀疏重建32-34
• 3.3 壓縮感知的應(yīng)用34-35
• 3.4 壓縮感知在圖像信號上的性能仿真35-38
• 3.4.1 圖像的分塊35
• 3.4.2 圖像分塊重構(gòu)模型35-36
• 3.4.3 仿真性能對比36-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 分布式壓縮感知理論39-49
• 4.1 分布式壓縮感知簡介39-40
• 4.2 聯(lián)合稀疏模型40-42
• 4.3 分布式壓縮視頻感知42-45
• 4.4 分布式壓縮感知在視頻上的性能仿真45-47
• 4.4.1 仿真模型45-46
• 4.4.2 仿真性能對比46-47
• 4.5 本章小結(jié)47-49
• 第五章 基于殘差重構(gòu)的分布式壓縮視頻感知49-65
• 5.1 殘差重構(gòu)的基本框架49-55
• 5.1.1 殘差重構(gòu)的基本原理49-50
• 5.1.2 殘差重構(gòu)的分布式視頻壓縮編碼50-51
• 5.1.3 分塊壓縮感知及其重構(gòu)算法51-53
• 5.1.4 性能仿真53-55
• 5.2 基于多假設(shè)預(yù)測邊信息的分布式壓縮視頻感知55-60
• 5.2.1 基于多假設(shè)預(yù)測的邊信息生成方法55-57
• 5.2.2 本文提出的分布式壓縮視頻感知系統(tǒng)框架57-60
• 5.3 實驗結(jié)果及分析60-64
• 5.4 本章小結(jié)64-65
• 總結(jié)與展望65-67
• 1. 論文主要工作總結(jié)65-66
• 2. 研究展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-72
• 個人簡歷、在學(xué)期間的研究成果以及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72

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本文編號：379810