【摘 要】
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为提高分布式视频编码质量,提出了一种基于人工神经网络的边信息生成方法。该方法根据连续视频序列中相邻帧间像素的运动具有非线性的特征,设计了一种人工神经网络,并采用离
【机 构】
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铜仁学院大数据学院,铜仁市文化科技产业创新研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61741214);贵州省科技厅科技合作项目(黔科合LH字[2015]7251);铜仁学院博士科研启动基金项目(trxy DH1503)
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为提高分布式视频编码质量,提出了一种基于人工神经网络的边信息生成方法。该方法根据连续视频序列中相邻帧间像素的运动具有非线性的特征,设计了一种人工神经网络,并采用离线的方法对该网络进行训练以确定网络参数,进而以解码后的关键帧为神经网络的输入,计算后得到边信息。仿真实验表明,与目前典型的边信息生成方法相比,解码端对应视频序列的PSNR值得到了显著提升,各视频序列的增益约为1.4~2.1 d B,表明利用神经网络可有效提高解码端视频帧的质量。
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