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摘要:
为了降低质量可分级视频编码算法的复杂度,提出一种基于模式识别的质量可分级视频编码算法.该算法将自组织神经网络用于可分级视频编码,利用较粗糙的特征模式库对图像编码生成基本质量层,通过精细的特征模式库对重建图像质量较差的部分区域编码生成质量增强层,从而实现质量可分级编码.仿真实验结果表明,该算法具有较好的质量可分级编码性能,在高压缩比情况下,其压缩性能优于传统的粗粒度质量可分级编码算法.
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文献信息
篇名 基于模式识别的质量可分级视频编码算法
来源期刊 桂林电子科技大学学报 学科 工学
关键词 视频编码 模式识别 质量可分级 SOM
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 19-22
页数 4页 分类号 TP37
字数 2534字 语种 中文
DOI
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 黎洪松 桂林电子科技大学信息与通信学院 9 81 4.0 9.0
2 艾新宇 桂林电子科技大学信息与通信学院 2 18 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
视频编码
模式识别
质量可分级
SOM
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
桂林电子科技大学学报
双月刊
1673-808X
45-1351/TN
大16开
广西桂林市金鸡路1号
1981
chi
出版文献量(篇)
2598
总下载数(次)
1
总被引数(次)
11679
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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