發(fā)布時間：2021-07-03 11:10

　　傳統(tǒng)的運(yùn)動教學(xué)視頻壓縮算法壓縮幀數(shù)少,信噪比低。為了解決上述問題,提出基于人工智能技術(shù)的運(yùn)動教學(xué)視頻壓縮算法,利用多線性子空間KL變換技術(shù)進(jìn)行運(yùn)動教學(xué)視頻編碼,引用人工智能技術(shù)中的鉆石搜索法構(gòu)建視頻壓縮算法,分析視頻圖像運(yùn)動中矢量的基本規(guī)律來檢測算法的有效性,確定多個子空間的數(shù)據(jù),將視頻幀數(shù)進(jìn)行分辯,分辨出新的變量進(jìn)行XL變換處理來完成教學(xué)視頻編碼,編碼后采用鉆石搜索法的兩種模式進(jìn)行互補(bǔ),從而確定出最小誤差點(diǎn),利用SAD算法算出最佳匹配矢量,完成運(yùn)動教學(xué)視頻的壓縮。與傳統(tǒng)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對比,結(jié)果表明,基于人工智能技術(shù)的運(yùn)動教學(xué)視頻壓縮算法壓縮幀數(shù)多、信噪比高、清晰度高,具有很好的壓縮效果。 

【文章來源】：現(xiàn)代電子技術(shù). 2020,43(21)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖像分層流程

輸入一個圖像幀，經(jīng)過小波分析分辨形成了三層波層、一個低頻分量和三個高頻分量，圖片左上角為低頻分量，將子帶中三個高頻分量系數(shù)組成一個新的向量，低頻分量進(jìn)行KL變換處理與新的向量分開，向量進(jìn)行GPCA運(yùn)算和KL變換，得到運(yùn)動教學(xué)視頻的編碼如圖2所示。2 基于人工智能技術(shù)的視頻壓縮算法

應(yīng)用人工智能技術(shù)中的鉆石搜索法構(gòu)建視頻壓縮算法，分析視頻圖像運(yùn)動中矢量的基本規(guī)律[10]。鉆石搜索法是把要搜索的范圍放在一個大的圓形區(qū)域內(nèi)，在圓形區(qū)域內(nèi)分布好正方形小格子，圓形與每個小格子的交點(diǎn)代表待搜索點(diǎn)的位置，在搜索點(diǎn)搜索圖像的頻譜如圖3所示。因?yàn)橐曨l圖像的頻譜大多數(shù)是菱形的，與鉆石的形狀非常相像，所以鉆石分割法非常適合視頻壓縮。鉆石搜索法包括大鉆石搜索模式和小鉆石搜索模式[11]。如圖4和圖5所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3262469