基于Landweber重構的分布式壓縮視頻感知研究.pdf

1、隨著視頻通信技術的發(fā)展，資源受限領域的視頻通信應用越來越受到關注，例如計算能力、內(nèi)存容量、耗電量受限的無線傳感網(wǎng)絡中視頻監(jiān)控、無線PC相機、移動視頻通話等特殊場合，如何有效地實現(xiàn)高質量、穩(wěn)定的視頻傳輸成為研究人員追求的更高目標。分布式壓縮視頻感知為此類問題提供了解決思路，它結合分布式信源編碼的特點以及壓縮感知理論，具有更低復雜度的編碼端，適用于實時與非實時的應用，有著廣泛的應用前景。
　　本文針對分布式壓縮視頻感知視頻解碼質量不理

2、想、沒有針對測量值特性的量化算法、編解碼結構不夠優(yōu)化等問題，對分布式壓縮視頻感知的采樣測量算法、編碼量化算法、Landweber迭代圖像重構算法作了深入研究，其研究內(nèi)容和創(chuàng)新點體現(xiàn)在：
　　1）針對壓縮視頻感知利用固定測量率進行分塊采樣，造成圖像重構精度不高，具有明顯的分塊重構效果不均衡，造成塊效應的問題。分別提出了基于像素域和小波域的塊級動態(tài)測量率分配算法，在像素域下采用常用邊緣檢測的方法將圖像塊分類，依據(jù)不同的類別加以不同的測

3、量次數(shù)分配，在小波域下采用改進的基于分解層的加權平衡分配方式將有限測量次數(shù)依據(jù)每個塊能量占比分配于每個分塊，實驗表明，在兩種測量率動態(tài)分配算法應用于平滑投影 Landweber迭代圖像重構時都取得良好的重構效果。
　　2）針對壓縮視頻感知往往忽視測量值量化的問題，提出一種基于多假設預測壓縮視頻感知量化算法，該算法在測量域內(nèi)依據(jù)相鄰幀間測量值相關性，將塊分類為緩慢塊和劇烈塊，緩慢塊測量值直接差分量化編碼，而劇烈塊則利用多假設預測尋找

4、到當前塊測量值的線性組合系數(shù)，得到預測測量值后，與當前塊測量值差分將殘差和組合系數(shù)量化傳入信道，實驗表明我們提出的算法具備很好的編解碼性能。
　　3）針對分布式壓縮視頻感知邊信息利用不充分，視頻重構效果不理想的問題，提出了一種新的基于字典學習去噪Landweber迭代重構算法，解碼重構時訓練的字典作為邊信息(Side Information, SI)用于Landweber迭代過程中的去噪處理，保證編碼端一致的情況下，與當前經(jīng)典算法