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基于压缩感知的分布式视频编解码及其图像超分辨率重建研究

作　者: 顾莹
导　师: 朱秀昌
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 压缩感知 稀疏表示 分布式视频编解码 超分辨率重建 K-SVD
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 376次
引　用: 2次
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内容摘要


信号采样是联系模拟信源和数字信息的桥梁。人们对信息的巨量需求造成了信号采样、传输和存储的巨大压力。如何缓解这种压力又能有效提取承载在信号中的有用信息是信号与信息处理中急需解决的问题之一。近年国际上出现的压缩感知理论(Compressed Sensing, CS)为缓解这些压力提供了解决方法。本文的工作旨在基于对压缩感知理论的分析研究,实现分布式视频编解码和图像超分辨率重建。针对分布式编码要求编码端复杂度低的特点,本文结合压缩感知理论及传统视频编解码技术,提出了基于压缩感知的分布式视频编解码：编码过程将高维信号投影到低维空间；解码过程不再是传统方式下的编码逆过程,而是通过建立联合稀疏模型,求解欠定方程组。该编解码器结构比较简单,不仅所需图像的样本数很少,样本数可根据不同的编码模式进行选择。实验结果表明,通过引入自适应的编码机制,本方法优化了RD性能,而且无需反馈信道即实现了接近于传统帧间编码性能的重建。另外,将压缩感知理论应用于图像超分辨率重建,使得重建高分辨率图像可以充分挖掘原始低分辨率图像的结构性特点,从而保护原始低分辨率图像边缘等细节信息。其中借助稀疏信号表示理论,将其引入局部几何相似性模型建立局部几何相似性的稀疏表示,即得到稀疏几何相似性模型。并在图像的稀疏表示中,通过K-SVD算法构造超完备字典,在自适应更新字典原子的过程中汲取图像全局信息,并融合局部信息,实现了无需借助外部图像库进行边缘保护的高分辨率图像重建。实验结果表明,本方法能够改善高分辨率图像中图像边缘、纹理等细节特征的重建效果。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-18
  1.1 引言  9
  1.2 研究背景及发展现状  9-16
    1.2.1 压缩感知  9-10
    1.2.2 分布式视频编解码  10-12
    1.2.3 图像超分辨率重建  12-14
    1.2.4 超完备字典  14-16
  1.3 论文主要工作和章节安排  16-18
    1.3.1 主要工作  16-17
    1.3.2 章节安排  17-18
第二章 压缩感知理论及其研究进展  18-32
  2.1 引言  18-19
  2.2 压缩感知理论框架及其主要进展  19-28
    2.2.1 问题描述  19-21
    2.2.2 信号的稀疏表示  21-23
    2.2.3 观测矩阵的设计  23-25
    2.2.4 信号重构  25-28
  2.3 压缩感知理论推广及其应用  28-29
    2.3.1 信号在冗余字典上的压缩感知理论  28
    2.3.2 压缩感知理论初步应用  28-29
  2.4 压缩感知重建算法简介  29-31
  2.5 本章小结  31-32
第三章 基于压缩感知的分布式视频编解码  32-50
  3.1 基于压缩感知的视频编解码研究  32-35
    3.1.1 传统视频编解码核心技术  32-33
    3.1.2 基于压缩感知的视频编解码器  33-35
  3.2 分布式压缩感知研究  35-47
    3.2.1 分布式视频编解码  35-43
    3.2.2 分布式压缩感知  43-47
  3.3 仿真及分析  47-49
  3.4 本章小结  49-50
第四章 基于压缩感知的图像超分辨率重建  50-68
  4.1 图像超分辨率重建用于分布式视频解码后处理  50-52
  4.2 基于学习的局部几何相似性模型  52-55
    4.2.1 问题描述  52-53
    4.2.2 数学模型  53-55
  4.3 基于稀疏几何相似性的图像超分辨率重建研究  55-61
    4.3.1 结构自适应图像超分辨率重建方法分析  55-56
    4.3.2 稀疏几何相似模型  56-61
  4.4 K-SVD法构造字典  61-65
    4.4.1 问题描述  61-62
    4.4.2 数学模型  62-64
    4.4.3 算法流程  64-65
  4.5 仿真与分析  65-67
    4.5.1 图像质量主观评价  65-66
    4.5.2 图像质量客观评价  66
    4.5.3 结论  66-67
  4.6 本章小结  67-68
第五章 总结与展望  68-70
  5.1 研究工作总结  68
  5.2 需进一步研究的工作  68-70
参考文献  70-73
致谢  73-74
硕士期间论文、科研及获奖情况  74

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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