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基于显著性信息的压缩感知图像可分级编码
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作者 陈守宁 郑宝玉 赵玉娟 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2016年第1期42-49,共8页
多媒体信号在相对不稳定和带宽有限的无线网络环境下,易出现丢包等传输问题,同时码率受限,影响接收端多媒体信号感官质量。图像压缩感知作为一种结合采样和压缩的信号处理理论,具有编码简单,解码复杂的结构特性,适用于能耗受限的传感器... 多媒体信号在相对不稳定和带宽有限的无线网络环境下,易出现丢包等传输问题,同时码率受限,影响接收端多媒体信号感官质量。图像压缩感知作为一种结合采样和压缩的信号处理理论,具有编码简单,解码复杂的结构特性,适用于能耗受限的传感器无线网络中的多媒体信号采集与传输问题。但是,现有图像压缩感知技术尚存在压缩效率有限,恢复质量不高等问题,同样易受无线传输环境丢包影响。文中针对图像压缩感知压缩效率和无线传输环境下传输质量受限问题,通过运用图像视觉显著性信息判决技术和路径分集技术,对图像关键区域少量的可分级信息冗余增加,进行非对称的信道保护策略,来保障图像中视觉关注较高区域恢复质量。文中提出的基于显著性信息的压缩感知图像可分级编码方法,在无差错情况下,率失真性能优于传统无显著性信息方法,在丢包网络环境下,优于CS-MDC算法。 展开更多
关键词 压缩感知 可分级编码 显著性信息判决 路径分集
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