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题名自适应PCA稀疏基底的分布式视频压缩感知重构
被引量：1
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作者
武明虎
李然
陈瑞
朱秀昌
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机构
湖北工业大学电气与电子工程学院
湖北工业大学太阳能高效利用湖北省协同创新中心
南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室
南京工程学院通信工程学院
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出处
《电视技术》
北大核心
2015年第2期61-65,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61471162
61201160)
+3 种基金
湖北省自然科学基金(面上)项目(2014CFB589)
湖北省教育厅科学研究计划资助项目(D20141406)
江苏省自然科学基金(面上)项目(BK20131377
BK20141389)
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文摘
为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,提出利用自适应稀疏基底进行联合重构。算法利用帧间运动信息形成样本数据矩阵,再利用主成分分析(Principle Components Analysis,PCA)训练出其显著主成分构成稀疏字典,该稀疏字典不仅可根据视频时空统计特征自适应变化而且可有效地抑制噪声。仿真实验表明,该联合重构算法可有效地改善主客观视频重构质量,能够以一定的计算复杂度为代价提高DVCS系统的率失真性能。
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关键词
压缩感知
分布式视频压缩感知
主成分分析
自适应稀疏基底
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Keywords
compressive sensing
distributed video compressive sensing
principle components analysis
adaptive sparse basis
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名根据稀疏基底选择抽样模型
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作者
李宏霄
陈晓冬
汪毅
郁道银
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机构
天津大学精密仪器与光电子工程学院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期68-73,共6页
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文摘
在压缩传感技术应用中,根据稀疏基底选择抽样模型对重构结果影响很大。在傅里叶空间中,极坐标星形抽样和随机抽样的重构效果差异巨大,应用傅里叶光学理论对傅里叶空间的频谱分布进行分析,从理论上解释了原因,并且据此提出稀疏基底和抽样模型的匹配情况会影响重构效果。在小波空间中,进行了均匀抽样和随机抽样的对比重构实验,发现后者的重构效果更好,并确定了根据稀疏基底选择合适抽样模型的可行性,为实际应用中降低抽样率,提高重构效果提供了方法依据。
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关键词
傅里叶光学
抽样模型选取
小波变换
压缩传感
稀疏基底
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Keywords
Fourier optics
sampling model selection
wavelet transform
compressed sensing
sparse base
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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