基于压缩感知的分布式视频处理技术研究

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1、单位代码：10293密级：公开硕士学位论文论文题目：基于压缩感知的分布式视频处理技术研究学号1011010420姓名胡伟导师朱卫平教授学科专业信号与信息处理研究方向无线通信与信号处理技术申请学位类别工学硕士论文提交日期二〇一四年四月万方数据ResearchofDistributedVideoCodecTechniquebasedonCompressedSensingThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEng

2、ineeringByHuWeiSupervisor:Prof.ZhuWeipingApril2014万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。研究生签名：______

3、_______日期：____________南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索；可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名：____________导师签名：____________日期：_____________万方数据摘要传统信号处理理

4、论指出，视频信号无失真恢复的前提是信号的采样频率要为待采样信号最高频率的两倍。这种视频采样方法将增加信号的采样复杂度。近年来出现的压缩感知理论打破了传统奈奎斯特采样理论对信号采样频率的限制，因此其已在图像和视频处理中广泛应用。压缩感知理论指出，若信号在某个变换域里具有稀疏性，则可以用一个与正交变换基不相关的欠定矩阵将稀疏信号投影到低维空间上用以对信号进行压缩处理，所得压缩信号可以以较高概率重构出原始信号。利用该理论可以同时实现信号的采样和压缩处理。本文研究的重点是压缩感知在分布式视频编码中的应用。本文首先在对压缩感知理论和传统分布式视频

5、处理技术进行分析的基础上，建立了一种基于帧测量率的视频重构模型，该模型能有效解决视频帧间相关性具有差异性的问题。该模型指出了基于压缩感知的视频重构质量与帧测量率的关系。其次，本文在所建立的重构模型基础上设计了一种视频压缩感知的帧测量率自适应分配算法。通过实验仿真分析，可证明本文所建立视频重构模型和所提出的自适应分配算法的有效性。最后提出了一种改进的MC-BCS-SPL（Motion-CompensatedBlock-basedCompressed-SensingSmooth-Projected-Landweber）重构算法。该算法能充分

6、利用视频的帧间相关性。优化了初始帧的产生方法。相关实验证明本文所提出的改进型MC-BCS-SPL重构算法能有效提高视频的重构质量。关键词:分布式压缩感知，测量率，帧间相关性，自适应I万方数据AbstractTheconventionalsignalprocessingtheoremstatesthatthevideosignalcanbereconstructedwithoutdistortiononlyifthesamplingfrequencyisgreaterthanorequaltotwotimesthehighestsigna

7、lfrequency.Thissamplingalgorithmalwaysinvolvehighcomputationalcomplexity.Recently,anewsamplingalgorithm,calledcompressivesensing(CS),isproposedwhichbreaksthebandwidthlimitationoftheNyquistsamplingtheory.Hence,CShasbroadmarketprospectsinimageorvideoprocessing.IntheCS,ifth

8、esignalhassparsityprior,itcanbecompressedusinganunderdeterminedmatrixthatisunrelatedwiththetransformmat