基于壓縮視頻感知字典構(gòu)造方法研究.pdf

1、隨著無線網(wǎng)絡技術的發(fā)展，多媒體通信領域出現(xiàn)了越來越多的移動視頻終端，傳統(tǒng)的視頻編解碼標準，由于編碼端復雜度高且對誤碼敏感，不能很好的滿足這些應用。而壓縮感知這一新的編解碼理論的出現(xiàn)給視頻編解碼技術帶來了希望，目前基于壓縮感知的視頻編解碼技術—壓縮視頻感知，已經(jīng)成為了國內(nèi)外的研究熱點。
　　作為壓縮感知的關鍵技術之一，字典構(gòu)造方法在很大程度上影響了信號的重構(gòu)質(zhì)量。本文在介紹壓縮感知理論的基礎上，首先對KSVD字典訓練方法進行深入分析

2、，并給出了一種基于相關樣本的初始字典構(gòu)造方法，該方法選取出與擬重構(gòu)信號最為相關的樣本信號作為KSVD字典訓練的初始字典，樣本的選取是依據(jù)基于JL引理得到最小測量值MSE準則，這種方法有效的提高了最終訓練字典的質(zhì)量；接下來給出一種相關樣本加權的KSVD字典構(gòu)造方法，通過增加相關樣本信號的稀疏表示誤差的比例來提高字典對于擬重構(gòu)信號的稀疏表示能力；最后將本論文給出的字典構(gòu)造方法應用于分布式壓縮視頻感知系統(tǒng)中。
　　實驗結(jié)果表明，與原有的