基于分布式壓縮感知的視頻編解碼研究.pdf

1、近年來,計算機技術發(fā)展迅速,處理能力日新月異,這也給互聯(lián)網(wǎng)、視頻及電視廣播領域帶來了改革之風。作為信息的重要載體,視頻技術也隨之不斷發(fā)展進步。視頻編碼一直是視頻處理領域的熱點研究課題,視頻的高分辨率、立體化發(fā)展導致視頻數(shù)據(jù)日益增加,高效的壓縮編碼技術顯得至關重要。
　　壓縮感知理論作為一個全新的采樣理論,撼動了信息處理領域的基石——奈奎斯特采樣定理。壓縮感知理論可以在不丟失重構原信號所需信息的情況下,采用遠低于傳統(tǒng)方法的采樣頻率,

2、用最少的觀測次數(shù)來采樣信號,實現(xiàn)信號的降維處理。分布式壓縮感知理論結合了壓縮感知理論與分布式信源編碼理論,可以充分利用信號內(nèi)及信號間的相關性,受到無線傳感網(wǎng)絡(WSN)、雷達及視頻編碼等領域廣泛關注。
　　本文主要針對分布式壓縮感知視頻編解碼進行研究,所做的工作如下:
　　首先,本文對壓縮感知重構算法及分布式壓縮感知理論進行了研究,然后針對第一聯(lián)合稀疏模型JSM1提出了一種聯(lián)合重構算法,該算法充分利用信號之間的相關性,在減少

3、測量值數(shù)目的情況下,加速了信號的重構,并保證了信號重構的精確度。
　　然后,本文基于視頻特性,結合聯(lián)合稀疏理論和分布式視頻技術,對基于分布式壓縮感知的視頻編碼技術進行了研究。針對視頻編碼數(shù)據(jù)量大,采集耗時等特點,引入分布式壓縮感知,提出了一種結構簡單,處理高效的視頻編解碼框架。在本框架中,采用聯(lián)合稀疏模型減少計算量,在提供快速編解碼的同時,實現(xiàn)了圖像的精確重構。
　　最后,本文對圖像稀疏模型進行了研究,結合視頻聯(lián)合稀疏的特點