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基于分类加权边信息的DVCS重建算法
基于分类加权边信息的DVCS重建算法
作者:
戴越越
曹雪情
曹雪虹
杨洁
陈瑞
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
边信息
运动估计
贝叶斯压缩感知
小波树
分布式视频编码
摘要:
现有的分块视频压缩感知在获取边信息时,通常对所有图像块均采用固定权值边信息合成方法,该方法忽略了不同图像块之间相关度不同的问题.针对这一问题,根据贝叶斯压缩感知和运动估计理论,提出了一种基于块的分类加权边信息生成方案的分布式视频解码方法.在解码端利用相邻关键帧中不同块的相关度差异,对相邻关键帧进行基于块的分类加权运动估计,生成边信息,进而完成非关键帧的重构.考虑到加权系数的大小取决于相邻关键帧对应块的相关度,所采用的重建算法是基于TSW-CS模型的贝叶斯压缩感知重构算法.分别采用固定权值边信息生成方法和分类加权边信息生成方法对不同视频序列进行了实验对比,实验结果表明,采用分类加权边信息方法生成的视频重建PSNR值比固定权值边信息生成方法平均提高了0.2~0.5 dB,所采用的解码方法可有效地提高视频压缩感知重构质量.
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稀疏表示
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文本分类
基于改进特征加权的朴素贝叶斯分类算法
文本分类
朴素贝叶斯
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篇名
基于分类加权边信息的DVCS重建算法
来源期刊
计算机技术与发展
学科
工学
关键词
边信息
运动估计
贝叶斯压缩感知
小波树
分布式视频编码
年,卷(期)
2017,(5)
所属期刊栏目
智能、算法、系统工程
研究方向
页码范围
87-91,96
页数
6页
分类号
TP919.81
字数
5383字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1673-629X.2017.05.019
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
陈瑞
南京工程学院通信工程学院
62
173
7.0
8.0
2
杨洁
南京工程学院通信工程学院
40
83
5.0
7.0
3
曹雪虹
南京工程学院通信工程学院
57
151
8.0
8.0
4
戴越越
南京邮电大学通信与信息工程学院
2
3
1.0
1.0
5
曹雪情
南京邮电大学通信与信息工程学院
2
3
1.0
1.0
传播情况
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(0)
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参考文献(0)
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引证文献(0)
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运动估计
贝叶斯压缩感知
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分布式视频编码
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
计算机技术与发展
主办单位:
陕西省计算机学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1673-629X
CN:
61-1450/TP
开本:
大16开
出版地:
西安市雁塔路南段99号
邮发代号:
52-127
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:
Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:
http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
期刊文献
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