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压缩感知视频中质量评价及相关问题研究

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面对数据量庞大、不可靠网络环境下深度图像失真严重、编码后视点合成质量不高等问题,传统的视频图像压缩技术已经无法满足系统的需求。压缩感知理论的出现为系统处理提供了新的思路,基于此本文主要分析和研究压缩感知视频中质量评价及相关问题。以CS视频数据为例,通过构建基于网络性能、服务质量以及体现质量为指标的压缩感知视频中质量评价模型,通过收集自“Xigh.org”测试视频数据,进行实验设计,结合实验所得到的数据,使用 MATLAB R2012a进行数据统计,对压缩感知视频质量进行评价。
 
关键词:压缩感知  视频  质量评价;更多范文
压缩感知视频中质量评价及相关问题研究
视频压缩主要分为两部分,一部分为帧内压缩,即图像压缩需要解决的问题;另一部分为帧间压缩,主要是去除视频的时间冗余。
视频压缩框架主要有两种,一种是现在广泛采用的利于在互联网传输的联合编解码框架,又称为传统编码框架;另一种则是基于Slepian和Wolf理论的分布式视频编码框架。
传统编码框架充分利用视频的帧间相关性,使用复杂的运动估计与补偿算法,去除视频的时间冗余和空间冗余。复杂的编码系统使得视频得到上百倍的压缩,加上其相对简单的解码技术,非常适合在互联网上这种“一次编码,多次解码,,的环境中使用。
传统编码框架经过几十年的发展己经出现了许多视频压缩标准,包括MPEG 1,MPEG2,MPEG3,MPEG4以及H.263,H.264等等。经过循序渐进的发展,传统编码框架技术己经相当成熟,特别是近年发布的新标准H.265又一次使得压缩率得到进一步的提高。
近年来对分布式视频传输框架也有了越来越多的研究。分布式视频编码作为一种新兴的编解码方案,采用独立编码和联合解码的方式,将复杂度高的运动估计与补偿算法转移到解码系统中实现。简单的编码系统和复杂的解码系统适合那些“全部编码,部分解码”的应用环境,如无线视频监控网络(wireless video surveillance networks),无线视频传感器网络(wireless video sensor networks)等等。这些视频应用有一个特点是,产生的视频数据量巨大,但是真正有实际利用价值的数据只占极少的一部分。这样解码的任务相对于编码的任务要少得多。另一方面,简单的编码系统使得移动端可以更加轻量级,节约能源,延长移动端工作时间,节约商业成本。近年来随着压缩感知理论的发展,可以使编码系统更加简单。

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