模式识别与人工智能
2025年8月7日 星期四   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (4): 293-299    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201804001
论文与报告 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
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
1.西安交通大学 人工智能与机器人研究所 西安 710049
2.中国科学院 西安光学精密机械研究所 西安 710049
Coding Scheme for Compressive Sensing Depth Video Based on Adaptive Bits Allocation
WANG Kang1, LAN Xuguang1, LI Xiangwei2
1.Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi′an Jiaotong University, Xi′an 710049
2.Xi′an Institute of Optics and Precision Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Xi′an 710049

全文: PDF (3102 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
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CSDV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.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王康
兰旭光
李翔伟
关键词 高斯混合模型深度视频编码压缩传感视点合成    
Abstract:By utilizing the compressive sensing in the depth video, the compressive sensing depth video(CSDV) is obtained. However, the redundancy of CSDV is still huge. A coding scheme for compressive sensing depth video(CSDV) based on Gaussian mixture models(GMM) and object edges is proposed. Firstly, the compressive sensing(CS) is utilized to compress 8 depth frames to acquire a CSDV frame in the temporal direction. A whole CSDV frame is divided into a set of non-overlap patches, and object edges in the patches are detected by Canny operator to reduce the computational complexity of quantization. Then, variable bits for different patches are allocated based on the percentages of non-zero pixels in every patch. The GMM is employed to model the CSDV frame patches and design product vector quantizers to quantize CSDV frames.
Key wordsGaussian Mixture Model    Depth Video Coding    Compressive Sensing    View Synthesis   
收稿日期: 2018-01-01     
ZTFLH: TP 391  
基金资助:国家自然科学基金委员会共融机器人计划重点项目(No.91748208)、国家自然科学基金项目(No.61573268)、国家重点研发计划(No.2016YFB1000903)资助
通讯作者: 兰旭光(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为计算机视觉、深度学习、模式识别等.E-mail:xglan@mail.xjtu.edu.cn.   
作者简介: 王 康,硕士研究生,主要研究方向为压缩传感、深度视频.E-mail:wangkang1757252797@163.com;李翔伟,博士,研究员,主要研究方向为图像视频处理、压缩传感、可扩展视频编码.E-mail:99339082@qq.com.
引用本文:   
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. WANG Kang, LAN Xuguang, LI Xiangwei. Coding Scheme for Compressive Sensing Depth Video Based on Adaptive Bits Allocation. , 2018, 31(4): 293-299.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201804001      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I4/293
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn