26214

ارتقاء كارايي فشرده سازي در DCVS مبتني بر يادگيري ديكشنري و نمونه برداري وفقي

كارشناسي ارشد

مهندسي برق- مخابرات ـ سيستم

1396

1400/7/15

علي اصغر بهشتي شيرازي

مهندسي برق

فشرده سازي توزيع شده ويدئو (DVC) براي گستره وسيعي از كاربردهاي انتقال ويدئو اتصال بالا با انتقال كل يا بخشي از پيچيدگي محاسباتي از كدگذار به كدبردار معرفي شده است. سادگي و نمونه برداري با تراكم بالا در حسگري فشرده(CS) آن را ابزاري بسيار كارا در حسگري فشرده توزيعشده ويدئو(DCVS) نشان ميدهد. در اين پروژه مدلهاي اختصيا نير اندازه گيري بيريكنواخت براي فريمهاي كليدي و بيركليدي پيشنهاد شده است. مدلهياي پيشينهادي ميي توانيد تغييييرات ناخواسته ي كيفيت فريمهاي كليدي و بيركليدي متوالي را سركوب كند و كيفيت بصري و كارايي نر اعوجاج (S-D) را بدون بالا بردن قاب ملاحظهي محاسبات بهبود ببخشد. در كدگذار يك ساختار بازسازي جندمرحلهاي با كمك يادگيري ديكشنري جديد پيشنهاد شده است كه اعوجاج ناشي از تخصيص نر اندازهگيري را تا حد امكان جبران ميكنيد و كيفييت فريم هاي ويدئو را بر اساس اطلاعات مكاني و زماني به طور متوسط تا 2 ديبي بهبود ميبخشد. آزمايشات زيادي بر چندين توالي ويدئو نشان ميدهد كه نه تنها فقط به كارايي S-D بالا و كيفيت قاب مشاهده خوبي دست پيدا ميكنيم، بلكه از تغببرات ناخواسته و شديد در كيفيت فريمهاي كليدي و غيركليدي متوالي نيز جلوگيري ميشود كه باعث بهبود كيفييت تجربيه(QoE) كاربر ميشود را تضمين ميكند.

1400/12/22

Compressing performance improvement in DCVS based on dictionary learning and adaptive sampling

10/7/2022 12:00:00 AM

Distributed video coding (DVC) has been introduced for a wide area of uplink video transmission applications by fully or partially shifting the computational complexity from encoder to decoder. Simplicity and highly compact sampling in emerging compressive sensing (CS) appear to be extremely useful tools in distributed compressive video sensing (DCVS). In this paper, non-uniform measurement rate allocation models are proposed for key and non-key frames at the encoder of DCVS. The proposed models can suppress the undesired fluctuations in quality of consecutive key and non-key frames. This enhances visual quality and subrate-distortion (S-D) performance without incurring noticeable computational cost. A new dictionary-learning-aided multi-step reconstruction scheme is also proposed at the decoder that improve average PSNR until 2dB. This is to compensate for possible distortions of non-uniform measurement rate allocation and improve reconstruction quality of video frames considering both spatial and temporal information. Extensive experiments on several video sequences show that not only high S-D performance and high objective quality are maintained, but severe and undesired fluctuations in quality of successive key and non-key frames are also prevented.

عصمت الله رضايي

علي اصغر بهشتي شيرازي