检索结果-南通市图书馆

作者：孙琦超浙江大学

学位级别：硕士

分布式信源编解码技术是一种新的信源压缩技术，这项技术是基于早在20世纪70年代就提出的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论。虽然Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论已经有30多年的历史，但是直到本世纪初，才开始有分布式信源编解码的具体实施方... 详细信息

分布式信源编解码技术是一种新的信源压缩技术，这项技术是基于早在20世纪70年代就提出的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论。虽然Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论已经有30多年的历史，但是直到本世纪初，才开始有分布式信源编解码的具体实施方案的提出。利用分布式信源编解码的特征，研究人员对分布式视频编解码进行研究，并且设计了一系列实际的分布式视频编解码器。分布式视频编解码代表了和传统视频编解码截然相反的思路。传统的视频编解码由一个高复杂度的编码器和一个低复杂度的解码器构成。而分布式视频编解码把计算复杂度从编码端移到了解码端，从理论上限而言这种转换不是以牺牲压缩性能为代价，同时还拥有了从本质上抗传输错误的能力。但是就实际系统而言，分布式视频编解码的率失真性能虽然比传统的帧内编码优越，和基于运动补偿的帧间编码有较大性能差距。分布式视频编解码技术非常适合于移动多媒体应用(例如802.11，移动电话或者视频传感器网络)。在这些场合的应用存在着如下的要求：(1)由于电池供电能力的限制，需要较低的计算复杂度;(2)由于无线带宽的限制，需要较高压缩效率的编码策略;(3)由无线接入决定了需要对信道传输错误的鲁棒性。本文介绍了分布式信源编解码的基本概念和理论基础，同时介绍和研究了分布式信源编解码技术的实现与信道编码的密切关系。笔者归纳了分布式视频编解码技术的基本思路和最新研究成果，并总结了前人从信息论的角度对分布式视频编解码技术和传统的预测编码技术的比较。基于上述研究基础，笔者设计了一套分布式视频编解码系统，并对其中每个模块的设计原理和性能表现做了深入分析。

关键词：分布式信源编解码分布式视频编解码视频编码信道编码低复杂度 LDPC

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基于压缩感知的分布式视频编解码及其图像超分辨率重建研究

基于压缩感知的分布式视频编解码及其图像超分辨率重建研究

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作者：顾莹南京邮电大学

学位级别：硕士

信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁。人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力。如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一。近年国际上出现的压缩感知理论（C... 详细信息

信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁。人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力。如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一。近年国际上出现的压缩感知理论（Compressed Sensing, CS）为缓解这些压力提供了解决方法。本文的工作旨在基于对压缩感知理论的分析研究,实现分布式视频编解码和图像超分辨率重建。针对分布式编码要求编码端复杂度低的特点,本文结合压缩感知理论及传统视频编解码技术,提出了基于压缩感知的分布式视频编解码：编码过程将高维信号投影到低维空间;解码过程不再是传统方式下的编码逆过程,而是通过建立联合稀疏模型,求解欠定方程组。该编解码器结构比较简单,不仅所需图像的样本数很少,样本数可根据不同的编码模式进行选择。实验结果表明,通过引入自适应的编码机制,本方法优化了RD性能,而且无需反馈信道即实现了接近于传统帧间编码性能的重建。另外,将压缩感知理论应用于图像超分辨率重建,使得重建高分辨率图像可以充分挖掘原始低分辨率图像的结构性特点,从而保护原始低分辨率图像边缘等细节信息。其中借助稀疏信号表示理论,将其引入局部几何相似性模型建立局部几何相似性的稀疏表示,即得到稀疏几何相似性模型。并在图像的稀疏表示中,通过K-SVD算法构造超完备字典,在自适应更新字典原子的过程中汲取图像全局信息,并融合局部信息,实现了无需借助外部图像库进行边缘保护的高分辨率图像重建。实验结果表明,本方法能够改善高分辨率图像中图像边缘、纹理等细节特征的重建效果。

关键词：压缩感知稀疏表示分布式视频编解码超分辨率重建 K-SVD

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有限次反馈的分布式视频编解码技术研究

有限次反馈的分布式视频编解码技术研究

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作者：高攀西安电子科技大学

学位级别：硕士

分布式视频编解码(DVC)因其简单的编码端复杂度、高的压缩效率和鲁棒性等特点在新兴的无线视频传输领域得到了广泛的应用。现有的DVC系统从结构上分为有反馈信道和无反馈信道两种。有反馈信道的DVC系统利用反馈信道对解码速率进行调节... 详细信息

分布式视频编解码(DVC)因其简单的编码端复杂度、高的压缩效率和鲁棒性等特点在新兴的无线视频传输领域得到了广泛的应用。现有的DVC系统从结构上分为有反馈信道和无反馈信道两种。有反馈信道的DVC系统利用反馈信道对解码速率进行调节从而保证视频信号以最小的码率成功解码,但是频繁的反馈增加了视频处理的时延和复杂度;无反馈信道的DVC系统不需要反馈信道进行码率调节,具有较少视频传输时延,但是很难同时满足较低的编码端复杂度和较高的压缩性能。为了解决以上两种DVC系统的缺点,本文提出了一种有限次反馈的DVC系统,采用新的反馈控制算法对DVC系统的反馈次数进行限制。该反馈控制算法将码率估计过程分为两部分:初始码率计算和附加码率计算,通过有目的地进行附加码率的请求来减少反馈次数。为了获得更好的率失真性能,本文在已有的DVC框架上增加了视频序列的划分、边信息更新和相关噪声模型更新模块。视频序列的划分模块根据像素块的运动程度判断当前帧是否需要进行复杂的编解码过程,以降低编解码复杂度和码率。解码端利用已经正确解码的比特平面对边信息和相关噪声模型进行更新以减少误码率,提高图像解码重建后的质量。实验结果表明本文提出的反馈控制算法很大程度上减少了反馈重传的次数,使得有限次反馈DVC系统的最大反馈次数为3。当反馈次数为1时,同样获得了较好的性能。本文提出的有限次反馈的DVC系统在率失真性能上优于无反馈的DVC系统,同时接近文献中没有反馈次数限制的DVC系统。

关键词：分布式视频编解码反馈控制边信息更新相关噪声模型更新

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基于块分类的矿井视频图像DCVS重构算法

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扬州大学学报（自然科学版） 2019年第2期22卷 70-74页

作者：赵小虎沈雪茹李婉梅王宽中国矿业大学信息与控制工程学院江苏徐州221008 中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心江苏徐州221008 中国矿业大学矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室江苏徐州221008

针对煤矿井下视频监控图像因数据量大而导致传输和存储困难等问题,引入压缩感知理论对视频图像进行编解码,提出一种新的分布式视频编解码(distributed compressed video sensing, DCVS)方案.为了获得更稀疏的表示和更普遍的适用性,提出... 详细信息

针对煤矿井下视频监控图像因数据量大而导致传输和存储困难等问题,引入压缩感知理论对视频图像进行编解码,提出一种新的分布式视频编解码(distributed compressed video sensing, DCVS)方案.为了获得更稀疏的表示和更普遍的适用性,提出一种基于块的自适应混合稀疏基方案.针对边信息获取过程中通常采用固定权值合成边信息而忽略不同图像块之间相关性的问题,提出一种块分类加权边信息生成方案.结果表明:与传统的视频编解码方案相比,基于块的分类编解码方案能充分利用帧间相关性,在不同采样率下视频重构的峰值信噪比均有所提高,视频帧重构的质量也得到有效提升.

关键词：块分类压缩感知分布式视频编解码稀疏表示边信息重构

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