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CVS中基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构
1
作者
杨春玲
郑钊彪
李金昊
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期29-37,48,共10页
针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根...
针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根据块内物体运动状态分类图像块并分配合理的参考帧,以提高视频序列平稳区域的重构质量;然后,根据采样率以及图像块种类自适应设置稀疏化初始阈值,以保留足够的结构信息;最后,提出了迭代阈值梯度缩减方案,以便在提升迭代后期重构质量的同时也加快迭代收敛速度。与SSIM-InterF-GSR算法相比,BC-ATA-GSR算法取得了更好的重构质量,重构QCIF和CIF视频序列的平均PSNR分别最高提升了3.77、2.28 dB,时间复杂度最多下降了42.08%。
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关键词
压缩感知
组稀疏表示
块分类
自适应初始阈值
迭代阈值递减
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职称材料
题名
CVS中基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构
1
作者
杨春玲
郑钊彪
李金昊
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第8期29-37,48,共10页
基金
广东省自然科学基金资助项目(2017A030311028,2016A030313455)。
文摘
针对基于结构相似性的帧间组稀疏表示重构(SSIM-InterF-GSR)算法在重构平稳区域时未能充分利用高质量重构的关键帧信息,且稀疏化处理阈值的数值设置不合理的问题,提出了基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构(BC-ATA-GSR)算法。首先,根据块内物体运动状态分类图像块并分配合理的参考帧,以提高视频序列平稳区域的重构质量;然后,根据采样率以及图像块种类自适应设置稀疏化初始阈值,以保留足够的结构信息;最后,提出了迭代阈值梯度缩减方案,以便在提升迭代后期重构质量的同时也加快迭代收敛速度。与SSIM-InterF-GSR算法相比,BC-ATA-GSR算法取得了更好的重构质量,重构QCIF和CIF视频序列的平均PSNR分别最高提升了3.77、2.28 dB,时间复杂度最多下降了42.08%。
关键词
压缩感知
组稀疏表示
块分类
自适应初始阈值
迭代阈值递减
Keywords
compressed
sensing
group
sparse
representation
block
classification
adaptive
initial
threshold
iterative
threshold
decreases
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CVS中基于块分类的自适应阈值调整组稀疏重构
杨春玲
郑钊彪
李金昊
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
0
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