視頻壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)算法研究

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1、碩士學(xué)位論文視頻壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)算法研究作者姓名歐偉楓學(xué)科專業(yè)信號(hào)與信息處理指導(dǎo)教師楊春玲教授所在學(xué)院電子與信息學(xué)院論文提交日期2016年6月ResearchonMulti-hypothesisPrediction-basedReconstructionAlgorithmsforCompressedVideoSensingADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：OuWeifengSupervisor：Prof.YangChunlingSouthChinaUniversityofTechnologyGuangz

2、hou,China分類號(hào)：TN919.81學(xué)校代號(hào)：10561學(xué)號(hào)：201320109347華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文視頻壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)算法研究作者姓名：歐偉楓指導(dǎo)教師姓名、職稱：楊春玲教授申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：信號(hào)與信息處理研究方向：圖像處理與視頻信號(hào)處理論文提交日期：2016年6月12日論文答辯日期：2016年6月8日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會(huì)成員：主席：馬麗紅委員：杜明輝，楊春玲，劉杰平華南理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除了文中特別加標(biāo)注引

3、巧的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對(duì)本文的研巧做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。／＞作者簽名：砍日期；Ｗ追年／月日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書目本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，Ｐ：研巧生在校攻讀學(xué)位期間論．文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬華南理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存并向國(guó)家有關(guān)部口或ｋ構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許學(xué)位論文被查閱（除巧保密期內(nèi)的保密論文外）；學(xué)?？晒紝W(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可Ｗ允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編

4、學(xué)位論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。本學(xué)位論文鳥于；□保密，在年解密后適用本授權(quán)書。好不保密，，同意在校園網(wǎng)上發(fā)布供校內(nèi)師生和與學(xué)校有共享協(xié)議的單位瀏覽；同意將本人學(xué)位論文提交中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社全文出版和編入ＣＮＫＩ《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》，傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。＂＂Ｖ（請(qǐng)?jiān)冢咨舷鄳?yīng)方框內(nèi)打）私．（’山／作者簽名；＾日期：公指導(dǎo)教師簽名‘心：４＾抹心日期摘要傳統(tǒng)視頻信號(hào)采集建立在奈奎斯特采樣定理之上，先對(duì)視頻信號(hào)進(jìn)行高速采樣，然后通過(guò)復(fù)雜的傳統(tǒng)視頻編碼壓縮算法丟棄大量的冗余數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)高效存儲(chǔ)

5、與傳輸。該做法造成了采樣資源的巨大浪費(fèi)，加上過(guò)高的壓縮編碼復(fù)雜度，使得傳統(tǒng)視頻編碼方案在采樣端資源受限的應(yīng)用場(chǎng)景并不適用，如無(wú)線視頻監(jiān)控，無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)。壓縮感知實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的采樣與壓縮同時(shí)進(jìn)行，大大節(jié)省了采樣資源的同時(shí)降低了信號(hào)采樣的復(fù)雜度，適用于采樣端資源受限的應(yīng)用場(chǎng)景。視頻壓縮感知將壓縮感知技術(shù)用于視頻信號(hào)的采集與恢復(fù)，對(duì)各視頻幀進(jìn)行獨(dú)立觀測(cè)，聯(lián)合重構(gòu)。其中，如何利用視頻序列的幀間相關(guān)性進(jìn)行高質(zhì)量的視頻重構(gòu)是視頻壓縮感知的研究重點(diǎn)，也是本文的研究重點(diǎn)。多假設(shè)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償能有效挖掘視頻序列的幀間相關(guān)性，因此，本文重點(diǎn)研究了基于多假設(shè)預(yù)測(cè)的視頻壓縮感知重構(gòu)算法。本文的主要工作

6、及研究成果如下：1.現(xiàn)有的Tikhonov正則化多假設(shè)預(yù)測(cè)算法以當(dāng)前塊在參考幀中的所有搜索塊作為假設(shè)塊，造成計(jì)算復(fù)雜度過(guò)高以及預(yù)測(cè)精度受限，而且，基于歐氏距離加權(quán)的Tikhonov正則化不能準(zhǔn)確反映假設(shè)塊與當(dāng)前塊的相似度，會(huì)造成正則化失真。針對(duì)以上問(wèn)題，文中提出了最優(yōu)多假設(shè)塊選擇方案以及聯(lián)合歐氏距離與相關(guān)系數(shù)加權(quán)的正則化度量，并通過(guò)結(jié)合多參考幀技術(shù)，提出了基于多參考幀的最優(yōu)多假設(shè)預(yù)測(cè)算法。此外，文中還對(duì)觀測(cè)值實(shí)現(xiàn)了幀間DPCM量化，以進(jìn)一步提高壓縮效率。仿真結(jié)果表明，所提最優(yōu)假設(shè)塊選擇方案大大降低了多假設(shè)預(yù)測(cè)的計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)有效提高了預(yù)測(cè)精度，基于多參考幀的最優(yōu)多假設(shè)預(yù)測(cè)算法

7、具有較高的視頻重構(gòu)質(zhì)量。2.現(xiàn)有的視頻壓縮感知多假設(shè)預(yù)測(cè)算法大多在觀測(cè)域提出，這種預(yù)測(cè)方法由于受到不重疊分塊的限制，造成了塊效應(yīng)，降低重構(gòu)質(zhì)量。針對(duì)該問(wèn)題，文中提出了兩階段多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)方案，并針對(duì)該重構(gòu)方案設(shè)計(jì)了基于幀的和基于圖像組的兩種實(shí)現(xiàn)方法。仿真結(jié)果表明，所提兩階段多假設(shè)預(yù)測(cè)重構(gòu)方案通過(guò)像素域的重疊分塊多假設(shè)預(yù)測(cè)，有效減小了塊效應(yīng)，得到了較高的重構(gòu)質(zhì)量，同時(shí)，文中還分析了所提算法在幀間DPCM量化下的率失真性能。關(guān)鍵詞：視頻壓縮感知；重構(gòu)；多假設(shè)預(yù)測(cè)；多參考幀；量化IAbstract