基于变采样率的多假设预测分块视频压缩感知
现有的分块视频压缩感知通常对所有图像块均采用相同的测量矩阵进行测量,这种平均分配采样率的测量方式忽略了视频中不同区域的结构复杂度和变化程度不同的事实.针对这一问题,该文根据视频帧间相关性的分布特点提出了一种自适应分配采样率的变采样率压缩感知方法.将图像块按照帧间相关性的大小分类并分配不同的采样率,重构过程采用变采样率多假设预测算法以充分利用帧间相关性.实验结果表明该文算法能够在低采样率下重构出高质量的视频图像,而且这种变采样率测量的方式有利于提高运动剧烈区域的重构质量.
压缩感知、变采样率、自适应采样、帧间相关性、多假设预测
TN919.8
2013-02-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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