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摘要:
提出了一种最小化预测残差的图像序列压缩感知算法以实现高速相机输出图像的实时压缩.首先,在编码端仅使用映射矩阵对原始输出图像进行压缩,将压缩得到的观测向量通过信道传输到解码端.接着,在解码端对相邻帧进行运动估计和运动补偿,得到一幅待重建图像的预测图像,利用压缩感知算法对原始图像和预测图像之间存在的预测残差图像进行重建.最后,用迭代的方法优化预测残差图像的重建结果,直到连续两次的重建结果之差小于设定阈值,从而获得重建的原始图像.采用DALSA公司的CR-GEN0 H6400相机进行的实验表明,该算法可以实现1 000 frame/s图像的实时压缩,并且图像重建质量比独立地重建每张图像至少提高了2~6 dB,有效地实现了对高速相机输出图像的实时压缩与高质量重建.
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文献信息
篇名 最小化预测残差的图像序列压缩感知
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 压缩感知 实时压缩 图像重建 预测残差
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 2095-2102
页数 分类号 TP751
字数 4783字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20122009.2095
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李婕 武汉大学电子信息学院 24 111 6.0 10.0
2 石文轩 武汉大学电子信息学院 17 115 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
压缩感知
实时压缩
图像重建
预测残差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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