摘要: 现有最好的视频压缩感知重构算法大都采用“预测- 残差重构”策略,可有效利用帧内和帧间的相关性获得较好的性能,但是残差重构均直接采用SPL 算法,忽略了残
差信号自身的结构特征,限制了性能的进一步提升. 针对该问题,文中提出了一种基于预测残差结构特征的块分类重构算法,首先利用残差块观测值的平均能量对残差块进行分类,然后对不同类的残差块采用不同的重构算法. 仿真实验表明,用于运动较快的视频序列时,文中方案与SPL 算法相比可以获得更好的重构质量.
中图分类号:
杨春玲 李文豪. CVS 中基于残差结构特征的块分类重构算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2017, 45(3): 1-10.
YANG Chun-ling LI Wen-hao. Residual Structure Characteristics- Based Block Classifying Reconstruction Algorithm for CVS[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2017, 45(3): 1-10.