论文摘要
针对煤矿井下视频监控图像因数据量大而导致传输和存储困难等问题,引入压缩感知理论对视频图像进行编解码,提出一种新的分布式视频编解码(distributed compressed video sensing, DCVS)方案.为了获得更稀疏的表示和更普遍的适用性,提出一种基于块的自适应混合稀疏基方案.针对边信息获取过程中通常采用固定权值合成边信息而忽略不同图像块之间相关性的问题,提出一种块分类加权边信息生成方案.结果表明:与传统的视频编解码方案相比,基于块的分类编解码方案能充分利用帧间相关性,在不同采样率下视频重构的峰值信噪比均有所提高,视频帧重构的质量也得到有效提升.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 赵小虎,沈雪茹,李婉梅,王宽
关键词: 块分类,压缩感知,分布式视频编解码,稀疏表示,边信息重构
来源: 扬州大学学报(自然科学版) 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 矿业工程,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国矿业大学信息与控制工程学院,中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心,中国矿业大学矿山互联网应用技术国家地方联合工程实验室
基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804404)
分类号: TP391.41;TD676
DOI: 10.19411/j.1007-824x.2019.02.017
页码: 70-74
总页数: 5
文件大小: 1078K
下载量: 52
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标签：块分类论文; 压缩感知论文; 分布式视频编解码论文; 稀疏表示论文; 边信息重构论文;