【摘要】：多描述編碼(Multiple description coding,簡(jiǎn)稱MDC)是一種對(duì)圖片、視頻具有較強(qiáng)錯(cuò)誤隱藏和錯(cuò)誤恢復(fù)能力的編碼技術(shù)。針對(duì)因互聯(lián)網(wǎng)的異構(gòu)性和無線通信網(wǎng)絡(luò)的高誤碼率導(dǎo)致的不可靠傳輸問題,多描述編碼將信源劃分成多個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)流,并使用不同的信道分別傳輸來減少信息在傳輸時(shí)受到的干擾與破壞。字典學(xué)習(xí)是一種用字典學(xué)習(xí)信號(hào)得到稀疏表示模型的方法,通過線性組合字典中的原子來實(shí)現(xiàn)輸入信號(hào)的稀疏表示。在本文中,我們?cè)谧值鋵W(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)上對(duì)多描述圖像編碼方法進(jìn)行深入研究。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)提出了基于K奇異值分解(K singular value decomposition,簡(jiǎn)稱KSVD)的多描述圖像編碼。KSVD是一種比較高效的字典學(xué)習(xí)算法,它利用給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲得過完備字典,然后對(duì)傳輸圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)從而獲得圖像的稀疏表示。鑒于圖像是復(fù)雜的二維信號(hào),使用小波變換(Wavelet transform,簡(jiǎn)稱WT)或離散余弦變換(Discrete cosine transform,簡(jiǎn)稱DCT)這種固定變換方法容易造成細(xì)節(jié)信息的丟失。因此,本文使用可以自適應(yīng)學(xué)習(xí)字典的KSVD算法對(duì)圖像進(jìn)行變換,從而獲得更好反映圖像細(xì)節(jié)特征的稀疏變換系數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了該算法對(duì)圖像恢復(fù)的高效性。(2)提出了基于量化的KSVD(Quantized KSVD,簡(jiǎn)稱Q-KSVD)的多描述圖像編碼。Q-KSVD在KSVD的基礎(chǔ)上對(duì)其學(xué)習(xí)字典的原子進(jìn)行了量化,壓縮了字典,在保持高效識(shí)別度的同時(shí)減少了字典的存儲(chǔ)空間。鑒于KSVD中字典原子是簡(jiǎn)單地歸一化后以浮點(diǎn)數(shù)形式存儲(chǔ)在空間中,會(huì)占用較大的空間。因此,本文使用量化的KSVD對(duì)圖像進(jìn)行稀疏變換,對(duì)訓(xùn)練中的字典進(jìn)行壓縮從而減少存儲(chǔ)空間的浪費(fèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了使用Q-KSVD算法可以實(shí)現(xiàn)與未壓縮時(shí)相當(dāng)?shù)膱D像恢復(fù)度,且極大的減少了存儲(chǔ)字典所占用的空間。
【學(xué)位授予單位】：山東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN919.81
【圖文】：

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文比較公式(2-4)和公式(2-5)得出隨著比特率 方法二中的失真衰減的比方法一中的更快。2.2.4 MDROQ 和 MDUOQMDROQ 和 MDUOQ 是在 MDLTPC、TRPCSQ、TLMDC 三種方法的基礎(chǔ)上，基于隨機(jī)和均勻量化理論提出的兩種 MDC 高效方法。其中，MDROQ 是基于預(yù)測(cè)引起的隨機(jī)偏移量化器的多描述編碼方法，MDUOQ 是基于不等死區(qū)引起的近均一偏移量化器的多描述編碼方法。在這兩種方法中，它們基于二維模式將輸入圖像劃分為 M 個(gè)子集（二維模式下的子集劃分如圖 2-6 所示），以得到 M 個(gè)描述。

我們使用基于 KSVD的變換代替多描述圖像編碼方法中常用的 DCT 變換，并提出新的多描述編碼方法：基于 KSVD 的 MDROQ。圖 3-2 顯示了改進(jìn)后的基于 KSVD的 MDROQ 的編碼和解碼的系統(tǒng)圖（M=2）。其中，塊大小為 并且每條線代表半塊（即 個(gè)樣本）。P 表示編碼端的前置濾波器，T 表示解碼端的后置濾波器，它們都在兩個(gè)塊的邊界處使用。其中 P 和 T 具有以下結(jié)構(gòu)以便導(dǎo)出最佳的近似線性相位重疊變換： (3-7) (3-8) [ ] (3-9) 是 × 單位矩陣， 是 × 可逆矩陣，并且 是 × 個(gè)對(duì)等單位矩陣。對(duì)于多描述圖像編碼，為了生成 個(gè)描述，我們首先將輸入圖像劃分為 個(gè)子集。在編碼過程中，通過 P 對(duì)每個(gè)子集進(jìn)行濾波，然后使用基于 KSVD 的變換使變換系數(shù)稀疏。其中， ( )是第 個(gè)子集的對(duì)應(yīng)變換系數(shù)。以兩描述為例，圖像被劃分成兩個(gè)子集 ，如圖 3-3。

基于KSVD的MDROQ，MDROQ和MDLTPC的邊路PSNR和中心PSNR結(jié)果，其中

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本文編號(hào)：2766514