基于壓縮視頻感知字典構(gòu)造方法研究.pdf

1、隨著無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，多媒體通信領(lǐng)域出現(xiàn)了越來(lái)越多的移動(dòng)視頻終端，傳統(tǒng)的視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)，由于編碼端復(fù)雜度高且對(duì)誤碼敏感，不能很好的滿(mǎn)足這些應(yīng)用。而壓縮感知這一新的編解碼理論的出現(xiàn)給視頻編解碼技術(shù)帶來(lái)了希望，目前基于壓縮感知的視頻編解碼技術(shù)—壓縮視頻感知，已經(jīng)成為了國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。
　　作為壓縮感知的關(guān)鍵技術(shù)之一，字典構(gòu)造方法在很大程度上影響了信號(hào)的重構(gòu)質(zhì)量。本文在介紹壓縮感知理論的基礎(chǔ)上，首先對(duì)KSVD字典訓(xùn)練方法進(jìn)行深入分析

2、，并給出了一種基于相關(guān)樣本的初始字典構(gòu)造方法，該方法選取出與擬重構(gòu)信號(hào)最為相關(guān)的樣本信號(hào)作為KSVD字典訓(xùn)練的初始字典，樣本的選取是依據(jù)基于JL引理得到最小測(cè)量值MSE準(zhǔn)則，這種方法有效的提高了最終訓(xùn)練字典的質(zhì)量；接下來(lái)給出一種相關(guān)樣本加權(quán)的KSVD字典構(gòu)造方法，通過(guò)增加相關(guān)樣本信號(hào)的稀疏表示誤差的比例來(lái)提高字典對(duì)于擬重構(gòu)信號(hào)的稀疏表示能力；最后將本論文給出的字典構(gòu)造方法應(yīng)用于分布式壓縮視頻感知系統(tǒng)中。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與原有的