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题名基于红-黑小波变换的图像数据压缩方法
被引量：1
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作者
刘家胜
黄贤武
谈振兴
仲兴荣
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机构
苏州大学电子信息学院
南昌大学物理系
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期180-182,共3页
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基金
江苏省自然科学基金资助项目(BK2001137)
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文摘
提出了一种新的变换方法――红–黑小波变换用于图像的压缩,红–黑小波变换与张量积小波变换相比,它的去相关性更好,能得到更稀疏的图像表示。从理论分析和实验结果表明,将红–黑小波变换用于图像压缩是一种更为有效的方法。
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关键词
红-黑小波变换
图像压缩
图像的稀疏表示
提升小波变换
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Keywords
Red-black wavelet transform
Image compression
Image sparse representation
Lifting scheme wavelet transform
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分类号
TN919.81
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于卷积神经网络的视频软广播
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作者
尹文斌
范晓鹏
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学技术学院
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出处
《智能计算机与应用》
2019年第5期1-6,12,共7页
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文摘
随着信息技术和互联网技术的不断发展,无线视频广播越来越受到人们的欢迎,成为流行的多媒体应用之一。然而,传统的数字编码和传输方法很难适应于向多个具有不同信道质量的用户同时发送视频的场景,通常会遭遇悬崖效应。近期,一种新颖的无线视频广播方法称为SoftCast被提出,其保存在信道中传输的信号与视频像素值之间所具有线性关系并利用有效的能量分配方法,使得视频重构质量随着信道噪声的增加而平缓下降。在本文中,提出了一种新型的无线视频广播方法,其利用深度卷积网络和基于图像组的稀疏表示模型,通过解码端估计的信道质量,优化视频的解码过程并减轻多种由信源编码和信道噪声造成的视觉失真。通过视频软传输技术,本文提出的方法具有出色的视频广播质量可伸缩性并避免了悬崖效应的发生,同时还能提供视觉友好的主客观重构质量。实验结果表明,本文提出的方法在视频广播场景下能够获得优于传统SoftCast最高1.2 dB的重建质量。
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关键词
无线视频广播
卷积神经网络
基于图像组的稀疏表示
视频软广播
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Keywords
wireless video broadcasting
Convolutional Neural Networks
group based sparse representation
soft video broadcast
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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