【摘 要】
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在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代
【基金项目】
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广东省自然科学基金重点基金项目(2017A030311028),广东省自然科学基金项目(2016A030313455)
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在对帧间组稀疏表示框架研究后,提出一种改进的组稀疏表示的自适应阈值算法(AT-GSR)。在变换域进行阈值处理过程中,根据采样率,在迭代开始时对初始阈值进行自适应设置,在迭代过程中对阈值进行阶梯型递减,保证信号在噪声被滤去的前提下,保留更多细节特征。针对非剧烈运动序列提出使用重构精度较高的关键帧作为参考帧的方案,保证帧间匹配块的精度,且利用前后两个方向的时间相关性。仿真结果表明,所提重构算法AT-GSR,对于运动不太剧烈的视频序列,相对于SSIM-InterF-GSR降低了算法复杂度,提高了重构性能,与目前
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