2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速,處理能力日新月異,這也給互聯(lián)網(wǎng)、視頻及電視廣播領(lǐng)域帶來了改革之風(fēng)。作為信息的重要載體,視頻技術(shù)也隨之不斷發(fā)展進(jìn)步。視頻編碼一直是視頻處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究課題,視頻的高分辨率、立體化發(fā)展導(dǎo)致視頻數(shù)據(jù)日益增加,高效的壓縮編碼技術(shù)顯得至關(guān)重要。
  壓縮感知理論作為一個(gè)全新的采樣理論,撼動(dòng)了信息處理領(lǐng)域的基石——奈奎斯特采樣定理。壓縮感知理論可以在不丟失重構(gòu)原信號(hào)所需信息的情況下,采用遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)方法的采樣頻率,

2、用最少的觀測次數(shù)來采樣信號(hào),實(shí)現(xiàn)信號(hào)的降維處理。分布式壓縮感知理論結(jié)合了壓縮感知理論與分布式信源編碼理論,可以充分利用信號(hào)內(nèi)及信號(hào)間的相關(guān)性,受到無線傳感網(wǎng)絡(luò)(WSN)、雷達(dá)及視頻編碼等領(lǐng)域廣泛關(guān)注。
  本文主要針對(duì)分布式壓縮感知視頻編解碼進(jìn)行研究,所做的工作如下:
  首先,本文對(duì)壓縮感知重構(gòu)算法及分布式壓縮感知理論進(jìn)行了研究,然后針對(duì)第一聯(lián)合稀疏模型JSM1提出了一種聯(lián)合重構(gòu)算法,該算法充分利用信號(hào)之間的相關(guān)性,在減少

3、測量值數(shù)目的情況下,加速了信號(hào)的重構(gòu),并保證了信號(hào)重構(gòu)的精確度。
  然后,本文基于視頻特性,結(jié)合聯(lián)合稀疏理論和分布式視頻技術(shù),對(duì)基于分布式壓縮感知的視頻編碼技術(shù)進(jìn)行了研究。針對(duì)視頻編碼數(shù)據(jù)量大,采集耗時(shí)等特點(diǎn),引入分布式壓縮感知,提出了一種結(jié)構(gòu)簡單,處理高效的視頻編解碼框架。在本框架中,采用聯(lián)合稀疏模型減少計(jì)算量,在提供快速編解碼的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了圖像的精確重構(gòu)。
  最后,本文對(duì)圖像稀疏模型進(jìn)行了研究,結(jié)合視頻聯(lián)合稀疏的特點(diǎn)

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