【摘 要】
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针对视频图像具有可压缩性和稀疏性的特点,提出一种基于压缩感知的视频图像压缩采集方法.首先,将视频分为不重叠的时间空间块,以有效利用视频不同区域的不同纹理变化.同时,训
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针对视频图像具有可压缩性和稀疏性的特点,提出一种基于压缩感知的视频图像压缩采集方法.首先,将视频分为不重叠的时间空间块,以有效利用视频不同区域的不同纹理变化.同时,训练了一个由严格的稀疏法则约束的视频块过完备字典用于视频的重构.在这个框架下,使用K-means分类和K-SVD字典训练理论对随机选择的视频块进行训练.最后,对所提方案的有效性和自适应性进行了仿真测试,实验结果表明,所提方法即使在采样数目低至5%的情况下,也可获得比2D离散余弦变换、3D离散余弦变换、帧间差异、分块等传统压缩感知算法更优的峰值信
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