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一种视频分布式压缩感知技术的相关性模型与实现算法

     

摘要

视频采集和重构需要进行大量的数据处理,且精度有限。为此,基于基追踪(Basis Pursuit,BP)原理,提出一种新的相关性模型视频分布式压缩感知算法。通过运用稀疏滤波器进行相关性建模,该算法在编译码端为分布式压缩视频感知建立了完整的实现结构,并且在保证高质量重建原始信号的前提下,可以减少测量值的数目。实验结果验证了提出模型下算法的有效性。%Video sampling and reconstruction need to process a huge amount of data.In order to solve the problem,a novel video distributed compressive sensing based-BP (VDCS-BP)is proposed in the pa-per.Based on correlation model established by sparse filter,VDCS-BP can achieve distributed video sensing at encoder-decoder,and reduce numbers of measurement by DCS.Experimental results show that the VDCS-BP is effective.

著录项

  • 来源
    《中山大学学报(自然科学版)》|2017年第1期|36-40|共5页
  • 作者单位

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

    广东技术师范学院电子与信息学院//广州市数字内容处理及其安全性技术重点实验室;

    广东 广州510665;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    分布式压缩感知; 视频; 相关性; 重构;

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