位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于局部自回归模型的压缩感知视频图像递归重建算法
  • ISSN号:0372-2112
  • 期刊名称:电子学报
  • 时间:2012
  • 页码:1795-1800
  • 分类:TN911[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]南京理工大学理学院,江苏南京210094, [2]南京理工大学计算机学院,江苏南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61071146,No.61101194,No.61101198); 江苏省自然科学基金(No.BK2011701); 高等学校博士学科点专项科研基金(No.20113219120024)
  • 相关项目:结构保持图像复原的分数阶正则化理论与算法研究
中文摘要:

结合预估和残差补偿的递归重建算法是一种有效的压缩感知视频图像重建算法.针对现有算法中‘预估’精度不高的问题,本文基于视频序列中相邻图像的内容相似性和单幅图像的非局部自相似性,分析了相邻图像局部图像块的相似匹配性,并以此作为视频图像的相关性先验,提出了一种基于局部自回归模型的图像预估重建算法.预估算法中当前图像像素点的自回归参数由参考图像中相似图像块的灰度信息通过学习获得.实验结果表明,与同类算法相比,本文预估算法所对应的递归重建算法可获得更高质量的视频图像重建结果.

英文摘要:

The approaches combining the prediction and residual compensation can be used to reconstruct the compressed sensing video images recursively.In order to improve the precision of the existing prediction schemes,this paper proposes an image prediction algorithm based on the local autoregressive model.Before that,this paper firstly analyses the similarity of local image patches in consecutive images based on the content similarity of two consecutive images and the non-local similarity of each single image,and then takes this similarity as the correlation prior information to estimate the autoregressive parameters of current image.Compared to the existing related algorithms,the recursive reconstruction algorithm exploiting the proposed prediction scheme can achieve higher video images reconstruction performance.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《电子学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国电子学会
  • 主编:郝跃
  • 地址:北京165信箱
  • 邮编:100036
  • 邮箱:new@ejournal.org.cn
  • 电话:010-68279116 68285082
  • 国际标准刊号:ISSN:0372-2112
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2087/TN
  • 邮发代号:2-891
  • 获奖情况:
  • 2000年获国家期刊奖,2000年获国家自然科学基金志项基金支持,中国期刊方阵“双高”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:57611