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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
Video distributed compressive sensing research based on correlation model
【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。
【Abstract】 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 paper. 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.
【关键词】 分布式压缩感知;
视频;
相关性;
重构;
【Key words】 distributed compressive sensing; video; correlation; recovery;
【Key words】 distributed compressive sensing; video; correlation; recovery;
【基金】 国家自然科学基金(61672008);广东省自然科学基金(2016A030311013,2015A030313672);广东省应用型科技研发专项项目(2016B010127006,2015B010131017);广东省教育厅国际科技合作项目(2015KGJHZ021);广东省科技计划项目(2014A010103032,2014A010103032)
- 【文献出处】 中山大学学报(自然科学版) ,Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni , 编辑部邮箱 ,2017年01期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】3
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