分布式视频压缩感知技术研究-信号与信息处理专业论文.docxVIP

万方数据 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： 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： 摘 要 分布式视频压缩感知是一种新颖的视频编码方案，该技术结合压缩感知和分布式视频编 码的特点，将视频编码端的大量计算转移到解码端，降低了视频采集终端的能耗，提高了视 频压缩效率。目前分布式视频压缩感知技术已成为国内外许多学者关注和研究的热点，本文 主要研究如何进一步提高分布式视频压缩感知的边信息生成质量、信号重构质量以及信号重 构效率。 首先，在边信息生成过程中，为了应对同一图像宏块内像素运动矢量不一致的情况，本 文提出了一种改进的边信息生成算法。该算法在运动补偿时增加了重叠块互相重叠的面积， 并在处理重叠部分时，利用匹配块的匹配程度进行加权运动补偿。仿真对比结果表明，本文 算法对不同视频序列的边信息质量都有一定程度的提高，边信息图像的一些细节部分更加清 晰，主观效果更好。 其次，在信号重构时，针对子空间追踪算法中筛选原子准则不够准确的问题，本文提出 了一种结合残差边信息的子空间追踪算法。该算法在筛选原子时并没有简单地采用信号能量 较大者优先的准则，而是通过各原子对视频帧相似性的影响程度作为选择标准，利用视频信 号的时间相关性提高原子选择的准确性。实验对比结果表明，在低采样率下，本文算法能提 高 CS 帧的重构质量，并且重构效率基本不受影响。 最后，针对正交匹配追踪类算法效率较低而不能满足视频信息实时性要求的问题，本文 提出一种稀疏度自适应的快速重构算法。该算法充分利用分布式视频帧之间的相关性，通过 对残差边信息的稀疏变换系数进行归一化硬阈值判决，估计出压缩感知帧与关键帧之间残差 的稀疏度，最后将稀疏度的估计值代入到正交匹配追踪类算法中进行重构。仿真对比结果表 明，本文算法显著地提高了重构效率，并在低采样率下对重构质量也有一定改善。 关键词：压缩感知，分布式视频编码，时间相关性，边信息，信号重构 I Abstract Distributed compressive video sensing is a novel video coding scheme which combines compressive sensing and distributed video coding. This scheme becomes a research hotspot attracting many scholars at home and abroad because it reduces the energy consumption of the video capture terminals and improves the compression efficiency. The main work of this paper is to improve the quality of side information, the quality and the efficiency of signal reconstruction. First of all, to cope with the situation of inconsistent movement in same image block during side information generation, this paper proposes an optimal generation method which utilizes weighted motion compensation to deal with overlapped blocks. The experiments prove the proposed method improves the side info