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![基于壓縮視頻感知字典構(gòu)造方法研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/c21d1ff6-9140-486f-9d05-cbad17de8fa1/c21d1ff6-9140-486f-9d05-cbad17de8fa11.gif)
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文檔簡介
1、隨著無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,多媒體通信領(lǐng)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(biāo)準(zhǔn),由于編碼端復(fù)雜度高且對誤碼敏感,不能很好的滿足這些應(yīng)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(shù)帶來了希望,目前基于壓縮感知的視頻編解碼技術(shù)—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(guān)鍵技術(shù)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(chǔ)上,首先對KSVD字典訓(xùn)練方法進行深入分析
2、,并給出了一種基于相關(guān)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(guān)的樣本信號作為KSVD字典訓(xùn)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(zhǔn)則,這種方法有效的提高了最終訓(xùn)練字典的質(zhì)量;接下來給出一種相關(guān)樣本加權(quán)的KSVD字典構(gòu)造方法,通過增加相關(guān)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(yīng)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
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