基于壓縮視頻感知字典構(gòu)造方法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩64頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

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

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論