分布式压缩视频采样的动态全局主成分分析稀疏表示

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文件名称：分布式压缩视频采样的动态全局主成分分析稀疏表示
文件大小：1.62MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-03-17 18:21:40
distributed video compressive sampling; global-PCA 视频重建质量很大程度上取决于所采用的稀疏域在分布式压缩视频传感（DCVS）中充分表示基础视频的能力。 在本文中，我们基于稀疏土地模型和非局部相似性提出了一种新颖的动态全局主成分分析（PCA）视频稀疏表示算法。 首先，在解码器处根据先前恢复的关键帧实现通过匹配进行分组。 其次，我们将PCA应用于每个组（子数据集）以计算构成子词典的主要成分。 最后，使用具有稀疏正则化的压缩感知（CS）重建算法从随机测量数据中重建非关键帧。 实验结果表明，与DCT和K-SVD字典相比，我们的算法具有更好的性能。