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《吉林大学》 2014年
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基于压缩感知的多视点视频处理技术

俞珏琼  
【摘要】:多视点视频自诞生以来,就以其生动逼真的观看效果,获得人们的青睐,从而受到了广泛的关注。然而由于视点的增加带来数据量的暴增,使得如何对多视点视频进行快速高效的压缩编码成为人们研究的热点。压缩感知是近几年提出的一种新的理论,能够有效应用于视频处理中,其框架下采样率可以远低于奈奎斯特采样率,并且在低采样率的情况下,不失真地重建原始信号,从而有效节约成本,提高效率。多视点视频编码及压缩感知理论是本文工作开展的基础。本文对于多视点视频编码的发展历程及主要技术进行了详细的介绍,着重介绍了其中的运动补偿预测和视差补偿预测技术。同时,本文对于压缩感知的核心技术难点展开探讨,对于压缩感知测量矩阵的构造和重建方法的实现,提出了新的见解。 压缩感知理论中,稀疏信号的重建方法是研究的一大热点,也是其核心技术之一。目前,压缩感知的信号重建算法主要包括凸松弛算法和贪婪算法两大类,本文分别选取其中典型的梯度投影法、匹配追踪算法和正交匹配追踪算法,对其基本原理和实施步骤进行详细介绍。分别运用梯度投影法和正交匹配追踪算法,在不同采样率下,对图像处理中经典的Lena和Couple图像进行压缩感知重建实验。 压缩感知测量矩阵的选取不仅关系着编码端信号采样数据的多少,也很大程度上决定了解码端信号重建质量的优劣,因此,压缩感知测量矩阵的构造成为压缩感知研究中的另一热点,受到国内外众多专家学者的关注。压缩感知测量矩阵的构造,要能够保证通过欠采样得到M个点,并且能够从这些采样点中重构出长度为N的信号,其中N M K(K为原始信号的稀疏度)。本文探讨了压缩感知测量矩阵的构建准则,并对现有的常用测量矩阵进行描述分析。特别是对于伯努利类测量矩阵进行深入研究,在研究了随机对称符号矩阵,以及借鉴其他学者所提出的随机二进制测量矩阵的基础上,本文提出了一种基于随机系数的改进随机二进制测量矩阵,详细说明了其构造方法与约束等距性质(RIP)证明。通过仿真实验与其他测量矩阵进行对比,在重建质量、硬件实现等各方面作探讨,实验结果表明,本文提出的改进随机二进制测量矩阵构造方法简单,性能良好,并且易于硬件实现。 结合现有的视频编解码方式,在分块压缩感知(BCS)算法的基础上,本文提出一种彩色多视点视频分块压缩感知残差重建算法。该方法基于压缩感知理论和多视点视频压缩编码的特性,引入了运动补偿预测和视差补偿预测技术,在RGB彩色空间中针对稀疏性更强的视频残差进行重建。此外,该方法还通过分量图像合成技术,进一步优化视频图像的重建效果。仿真实验中,通过对不同采样率下视频图像重建质量进行比较,以及将上述彩色多视点视频残差重建算法用于不同的多视点视频场景重构,表明该重建算法的性能优良,并且适用于复杂场景的重建。此外,将本文提出的改进随机二进制测量矩阵,以及其他常见压缩感知测量矩阵,应用到本文的彩色多视点视频残差重建算法中进行仿真,进一步说明本文重建算法的普适性和稳定性。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:TN919.81

【参考文献】
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