基于压缩感知视频编解码的论文

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1、AbstractThisworkaimstobasedoncompressedsensingtheoryanalysis,implementationofdistributedvideocoding.Accordingtotherequirementsofdistributedcodingcomplexity,combinedwithcompressedsensingtheoryandthetraditionalvideocodinganddecodingtechnology,isputforwardbasedoncompress

2、edsensingofdistributedvideocoding:Encodingprocessthathighdimensionalsignalbeprojectedtoalowerdimensionalspace;decodingprojectisnolongerunderthetraditionalmannerofcodinginverseprocess,butthroughtheestablishmentofjointsparsemodel,solvingtheunderdeterminedequations.Theco

3、decisrelativelysimplestructure,notonlythedesiredimagefewersamples,thenumberofsamplesmaybedifferentaccordingtothecodingmodeisselected,andcanobtainhighercompressionratioandbetterthequalityofthereconstructedimage.Theexperimentresultshowsthat,byintroducingadaptivecodingme

4、chanism,notonlycanoptimizetheperformanceofRD,andwithoutfeedbackchannelisachievedclosetothetraditionalinter-framecodingpropertiesofreconstruction.Keywords:CS;Distributeddecodingalgorithm;Encoder;Decoder目录1.绪论61.1引言61.2研究背景及发展现状71.2.1压缩感知71.2.2压缩感知技术在分布式编解码内71.2.3分布式视频编

5、解码81.3论文的主要内容和组织结构92压缩感知理论极其研究进展92.1奈奎斯特（Nyquist）采样定理92.2压缩感知理论框架及其主要进展102.2.1问题描述102.2.2信号的稀疏表示122.2.3观察矩阵的设计142.2.4信号重构162.3压缩感知理论的推广及应用222.3.1信号在冗余字典上的压缩感知理论222.3.2压缩感知理论初步应用223基于压缩感知的分布式视频编解码243.1基于压缩感知的视频编解码研究243.1.1传统的视频编解码核心技术243.1.2基于压缩感知理论的编解码器253.2帧内与帧间采样率27

6、3.3分布式压缩感知研究273.4分布式视频编码(DVC)283.5分布式压缩感知编解码293.6梯度投影稀疏重建(GPSR)303.7结构化相似度(SSIM)304实验介绍324.1系统模型324.1.1压缩感知初步算法324.1.2视频模型324.2内部视频编码帧的传输335实验仿真数据375.1视频解码实验375.2无线视频传输实验375.3实验结果数据396总结与展望431绪论1.1引言随着通信技术的不断发展，在通信网络中传输视频业务变得越来越重要。而众所周知，诗篇业务的特点是本身具备很大的数据量，从而在传输过程中需要很大

7、的带宽。与此同时，由于视频业务本身具有相当大的冗余性，人们设计出各种各样的压缩办法，在视频传输之前进行大规模的压缩，现有的方法是采用MPEG系列或者H.26x系列压缩方案，将视频的序列采用预测编码和变换编码的方法进行压缩，然后将其进行信道编码而发送。这类方法在现有一些传输条件较好的网络中取得了巨大的成功。但是这种类似MPEG和H.26x方案在无线网络中传输效果并不好，究其原因，根本上是因为无线信道本身的高误码率以及误码的随机性，带宽有限等特点决定了上述编码方案并不符合无线信道本身的特性，具体来说可以分为以下两个方面：首先预测编码和

8、变换编码的方案使得编码出来的视频帧之间具有很大的依赖性，具体来说就是假设有一关键帧在传输过程中丢失，那么后续以前一帧为参考的帧都无法正确解码，这样的话会造成严重的乱码效应。其次，在视频编码工程中，编码出来的数据它们代表的意义是不一样的，也就是有一部