基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法 | |
王康1; 兰旭光1; 李翔伟2 | |
刊名 | 模式识别与人工智能 |
2018-04 | |
卷号 | 31期号:4页码:293-299 |
关键词 | 高斯混合模型 深度视频编码 压缩传感 视点合成 |
ISSN号 | 1003-6059 |
DOI | 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201804001 |
其他题名 | Coding Scheme for Compressive Sensing Depth Video Based on Adaptive Bits Allocation |
产权排序 | 2 |
英文摘要 | 压缩传感深度视频(CSDV)是由深度视频经过压缩得到,它的冗余信息仍然巨大,由此,文中提出基于高斯混合模型和边缘码率分配的深度视频编码方法.在时域方向上,使用压缩传感,压缩八帧深度视频,得到一帧CS-DV图像.为了减小量化的计算复杂度,将一帧CSDV图像分割成一系列大小相同且互不重合的视频块,使用Canny算子作为边界提取工具提取视频块的边界.根据每个视频块中非零像素所占的百分比,给不同的视频块分配不同的比特数.在模型中,使用高斯混合模型建模这些视频块,用于设计乘积矢量量化器,再使用乘积矢量量化器量化这些视频块. |
语种 | 中文 |
CSCD记录号 | CSCD:6240103 |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.opt.ac.cn/handle/181661/30531] |
专题 | 西安光学精密机械研究所_光电测量技术实验室 |
通讯作者 | 兰旭光 |
作者单位 | 1.西安交通大学人工智能与机器人研究所; 2.中国科学院西安光学精密机械研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王康,兰旭光,李翔伟. 基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法[J]. 模式识别与人工智能,2018,31(4):293-299. |
APA | 王康,兰旭光,&李翔伟.(2018).基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法.模式识别与人工智能,31(4),293-299. |
MLA | 王康,et al."基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法".模式识别与人工智能 31.4(2018):293-299. |
个性服务 |
查看访问统计 |
相关权益政策 |
暂无数据 |
收藏/分享 |
除非特别说明,本系统中所有内容都受版权保护,并保留所有权利。
修改评论