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分布式视频编码中拉普拉斯-柯西混合分布相关噪声模型研究
被引量：
6
1
作者
杨春玲
谢小兰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2348-2352,共5页
该文通过研究变换域分布式视频编码中原始Wyner-Ziv(WZ)帧与相应边信息的残差系数特性,发现大残差和小残差系数统计分布与传统的拉普拉斯分布存在一定偏差。为了减少这种差异,提出一种拉普拉斯-柯西混合分布(LCMD)相关噪声模型及其参数...
该文通过研究变换域分布式视频编码中原始Wyner-Ziv(WZ)帧与相应边信息的残差系数特性,发现大残差和小残差系数统计分布与传统的拉普拉斯分布存在一定偏差。为了减少这种差异,提出一种拉普拉斯-柯西混合分布(LCMD)相关噪声模型及其参数估计算法。该混合模型利用改进的拉普拉斯分布描述小残差系数的分布,采用柯西分布描述大残差系数。实验结果表明该文提出的混合模型能较精确地描述WZ帧和边信息间的残差系数分布,从而有效地改善了变换域分布式视频编码的率失真性能,并减少系统解码端计算复杂度。
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关键词
分布式视频编码
拉普拉斯-柯西混合模型
拉普拉斯
分布
柯西
分布
在线阅读
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职称材料
基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
被引量：
4
2
作者
薛松
王文剑
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期32-36,共5页
单幅图像场景深度的获取一直是计算机视觉领域的一个难题。使用高斯分布函数或柯西分布函数近似点扩散函数模型(PSF),再根据图像边缘处散焦模糊量的大小与场景深度之间的关系估算出深度信息,是一种常用的方法。真实世界中图像模糊的缘...
单幅图像场景深度的获取一直是计算机视觉领域的一个难题。使用高斯分布函数或柯西分布函数近似点扩散函数模型(PSF),再根据图像边缘处散焦模糊量的大小与场景深度之间的关系估算出深度信息,是一种常用的方法。真实世界中图像模糊的缘由千变万化,高斯分布函数以及柯西分布函数并不一定是最佳的近似模型,并且传统的方法对于图像存在阴影、边缘不明显以及深度变化比较细微的区域的深度恢复结果不够准确。为了提取更为精确的深度信息,提出一种利用高斯-柯西混合模型近似PSF的方法;然后对散焦图像进行再模糊处理,得到两幅散焦程度不同的图像;再通过计算两幅散焦图像边缘处梯度的比值估算出图像边缘处的散焦模糊量,从而得到稀疏深度图;最后使用深度扩展法得到场景的全景深度图。通过大量真实图像的测试,说明新方法能够从单幅散焦图像中恢复出完整、可靠的深度信息,并且其结果优于目前常用的两种方法。
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关键词
深度估计
散焦模糊量
高斯
-
柯西
混合
模型
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职称材料
题名
分布式视频编码中拉普拉斯-柯西混合分布相关噪声模型研究
被引量：
6
1
作者
杨春玲
谢小兰
机构
华南理工大学电子与信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期2348-2352,共5页
基金
国家自然科学基金(60972135)资助课题
文摘
该文通过研究变换域分布式视频编码中原始Wyner-Ziv(WZ)帧与相应边信息的残差系数特性,发现大残差和小残差系数统计分布与传统的拉普拉斯分布存在一定偏差。为了减少这种差异,提出一种拉普拉斯-柯西混合分布(LCMD)相关噪声模型及其参数估计算法。该混合模型利用改进的拉普拉斯分布描述小残差系数的分布,采用柯西分布描述大残差系数。实验结果表明该文提出的混合模型能较精确地描述WZ帧和边信息间的残差系数分布,从而有效地改善了变换域分布式视频编码的率失真性能,并减少系统解码端计算复杂度。
关键词
分布式视频编码
拉普拉斯-柯西混合模型
拉普拉斯
分布
柯西
分布
Keywords
Distributed Video Coding （DVC）
Laplacian
-
Cauchy Mixture Distribution （LCMD）
Laplaciandistribution
Cauchy distribution
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
被引量：
4
2
作者
薛松
王文剑
机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017年第1期32-36,共5页
基金
国家自然科学基金(61273291)
山西省回国留学人员科研资助项目(2012-008)资助
文摘
单幅图像场景深度的获取一直是计算机视觉领域的一个难题。使用高斯分布函数或柯西分布函数近似点扩散函数模型(PSF),再根据图像边缘处散焦模糊量的大小与场景深度之间的关系估算出深度信息,是一种常用的方法。真实世界中图像模糊的缘由千变万化,高斯分布函数以及柯西分布函数并不一定是最佳的近似模型,并且传统的方法对于图像存在阴影、边缘不明显以及深度变化比较细微的区域的深度恢复结果不够准确。为了提取更为精确的深度信息,提出一种利用高斯-柯西混合模型近似PSF的方法;然后对散焦图像进行再模糊处理,得到两幅散焦程度不同的图像;再通过计算两幅散焦图像边缘处梯度的比值估算出图像边缘处的散焦模糊量,从而得到稀疏深度图;最后使用深度扩展法得到场景的全景深度图。通过大量真实图像的测试,说明新方法能够从单幅散焦图像中恢复出完整、可靠的深度信息,并且其结果优于目前常用的两种方法。
关键词
深度估计
散焦模糊量
高斯
-
柯西
混合
模型
Keywords
Depth estimation, Defocus blur, GC
-
PSF
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分布式视频编码中拉普拉斯-柯西混合分布相关噪声模型研究
杨春玲
谢小兰
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2012
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于高斯-柯西混合模型的单幅散焦图像深度恢复方法
薛松
王文剑
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
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