Residual Distributed Compressive Video Sensing Based on Double Side Information 被引量：2

Residual Distributed Compressive Video Sensing Based on Double Side Information

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作者 CHEN Jian SU Kai-Xiong WANG Wei-Xing LAN Cheng-Dong

机构地区 College of Physics and Information Engineering

出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期2316-2323,共8页 Acta Automatica Sinica

基金 Supported by National Natural Science Foundation of China（61170147） Major Cooperation Project of Production and College in Fujian Province（2012H61010016） Natural Science Foundation of Fujian Province（2013J01234）

关键词压缩视频附加信息分布式感知双面残留奈奎斯特速率补偿技术 Video coding, compressed sensing, distributed compressive video sensing, residual coding

分类号 TN911.3 [电子电信—通信与信息系统] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

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参考文献8

1焦李成,杨淑媛,刘芳,侯彪.压缩感知回顾与展望[J].电子学报,2011,39(7):1651-1662. 被引量：317
2李星秀,韦志辉.基于局部自回归模型的压缩感知视频图像递归重建算法[J].电子学报,2012,40(9):1795-1800. 被引量：5
3刘芳,武娇,杨淑媛,焦李成.结构化压缩感知研究进展[J].自动化学报,2013,39(12):1980-1995. 被引量：46
4李志林,陈后金,姚畅,李居朋.基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法[J].自动化学报,2012,38(7):1218-1223. 被引量：11
5宋晓霞,石光明.满足重构概率约束的更少贝努利观测[J].自动化学报,2013,39(1):53-56. 被引量：5
6李然,干宗良,朱秀昌.基于最佳线性估计的快速压缩感知图像重建算法[J].电子与信息学报,2012,34(12):3006-3012. 被引量：10
7戴琼海,付长军,季向阳.压缩感知研究[J].计算机学报,2011,34(3):425-434. 被引量：216
8王蓉芳,焦李成,刘芳,杨淑媛.利用纹理信息的图像分块自适应压缩感知[J].电子学报,2013,41(8):1506-1514. 被引量：34

二级参考文献257

1张春梅,尹忠科,肖明霞.基于冗余字典的信号超完备表示与稀疏分解[J].科学通报,2006,51(6):628-633. 被引量：71
2Donoho D L.Compressed sensing.IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4):1289-1306.
3Baraniuk R,et al.A simple proof of the restricted isometry property for random matrices.Constructive Approximation,2008,28(3):253-263.
4Candes E J.The restricted isometry property and its implications for compressed sensing.Comptes Rendus Mathematique,2008,346(9-10):589-592.
5Candes E J et al.Robust uncertainty principles:Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information.IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(2):489-509.
6Candes E J,Tao T.Near-optimal signal recovery from randora projections,Universal encoding strategies?IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(12):5406-5425.
7Romberg J.Imaging via compressive sampling.IEEE Signal Processing Magazine,2008,25(2):14-20.
8Candes E J,Tao T.Decoding by linear programming.IEEE Transactions on Information Theory,2005,51(3):4203-4215.
9Cand,et al.Sparsity and incoherence in compressive sampiing.Inverse Problems,2007,23(3):969-985.
10Candes E,Tao T.The dantzig selector:Statistical estimation when P is much larger than n.Annals of Statistics,2007,35(6):2313-2351.

共引文献565

1许富景,杜少成,荆蕊蕊.基于压缩感知与分段Hermite插值的二维温度场重构方法[J].电子测量与仪器学报,2022,36(4):40-47. 被引量：6
2王平,张玉书,何兴,仲盛.基于安全压缩感知的大数据隐私保护[J].大数据,2020,6(1):12-22. 被引量：3
3宋晓宁,薛益时,於东军,杨习贝,刘梓.一种优化恢复压缩传感矩阵的模糊自适应方法[J].南京理工大学学报,2013,37(4):479-485. 被引量：1
4樊甫华,尹学忠.IR-UWB信号随机性压缩采样和重建方法[J].数据采集与处理,2012,27(S2):291-297.
5陈一畅,张群,朱丽莉,顾福飞,李平平.基于压缩感知和矢量量化的SAR数据级联压缩方法[J].现代雷达,2013,35(10):36-40. 被引量：2
6闫浩,董春曦,赵国庆.基于压缩感知的线性调频信号参数估计[J].电波科学学报,2015,30(3):449-456. 被引量：10
7熊承义,张静,高志荣,雷梦.压缩感知A*OMP重构算法的并行化与GPU加速实现[J].中南民族大学学报（自然科学版）,2016,35(2):79-84. 被引量：1
8陆慧娟,陆江江,王明怡,陆羿.基于压缩感知的癌症基因表达数据分类[J].中国计量学院学报,2012,23(1):70-74. 被引量：7
9叶丰,罗景青,俞志富,张纯.基于欠采样的宽频段多窄带信号频谱盲恢复系统[J].电子测量与仪器学报,2011,25(11):959-965. 被引量：2
10郑轶,蔡体健.稀疏表示的人脸识别及其优化算法[J].华东交通大学学报,2012,29(1):10-14. 被引量：13

同被引文献12

1岑翼刚,陈晓方,岑丽辉,陈世明.基于单层小波变换的压缩感知图像处理[J].通信学报,2010,31(S1):52-55. 被引量：51
2石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君.压缩感知理论及其研究进展[J].电子学报,2009,37(5):1070-1081. 被引量：712
3李树涛,魏丹.压缩传感综述[J].自动化学报,2009,35(11):1369-1377. 被引量：205
4杨海蓉,方红,张成,韦穗.基于回溯的迭代硬阈值算法[J].自动化学报,2011,37(3):276-282. 被引量：22
5练秋生,田天,陈书贞,郭伟.基于变采样率的多假设预测分块视频压缩感知[J].电子与信息学报,2013,35(1):203-208. 被引量：18
6王伟伟,廖桂生,张磊,吴孙勇,李彩彩.一种基于压缩感知的稀疏孔径SAR成像方法[J].电子学报,2012,40(12):2487-2494. 被引量：10
7刘芳,武娇,杨淑媛,焦李成.结构化压缩感知研究进展[J].自动化学报,2013,39(12):1980-1995. 被引量：46
8任越美,张艳宁,李映.压缩感知及其图像处理应用研究进展与展望[J].自动化学报,2014,40(8):1563-1575. 被引量：73
9李哲涛,潘田,朱更明,裴廷睿.低幂平均列相关性测量矩阵构造算法[J].电子学报,2014,42(7):1360-1364. 被引量：8
10左觅文,常侃,施静兰,覃团发.一种自适应采样率视频压缩感知方案[J].电视技术,2015,39(2):66-70. 被引量：2

引证文献2

1TIAN Shujuan,FAN Xiaoping,LI Zhetao,PAN Tian,CHOI Youngjune,SEKIYA Hiroo.Orthogonal-Gradient Measurement Matrix Construction Algorithm[J].Chinese Journal of Electronics,2016,25(1):81-87. 被引量：5
2安文,刘昆,王杰.基于自适应采样的多假设预测残差重构算法研究[J].自动化学报,2017,43(12):2190-2201. 被引量：3

二级引证文献8

1王威,赵荣彩,裴航.基于申威421处理器的视频帧间预测优化研究[J].中原工学院学报,2021(1):84-89.
2蒋伊琳,佟岐,张荣兵,王海艳,汲清波.自适应梯度下降观测矩阵优化算法[J].计算机应用研究,2017,34(7):1950-1952. 被引量：5
3刘学文,肖嵩,薛晓.经验模态分解构造观测矩阵的方法[J].西安电子科技大学学报,2018,45(1):35-41. 被引量：5
4王海艳,佟岐,连志鹏,汲清波.K-L变换观测矩阵优化算法[J].计算机工程与应用,2018,54(19):186-190. 被引量：2
5李昕艺,刘三阳,谢维.基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法[J].浙江大学学报（理学版）,2019,46(1):15-21. 被引量：6
6杜秀丽,胡兴,陈波,邱少明.基于加权非局部相似性的视频压缩感知多假设重构算法[J].计算机科学,2019,46(1):291-296. 被引量：5
7赵晓蕾,张菁,卓力,陈璐,耿文浩,周倩兰,张洁.成像光谱图像安全检索技术的发展与挑战[J].自动化学报,2021,47(9):2090-2102. 被引量：3
8刘知远,刘有珠,包学才,姜灵.一种基于KL-KSVD的测量矩阵优化算法[J].计算机仿真,2023,40(1):388-393.

1印制电路与集成电路[J].电子科技文摘,2002,0(8):17-18.
2江建军,黄云雪,孙彪,李雷.基于随机解调器的宽带雷达信号探测[J].仪器仪表学报,2014,35(3):709-713. 被引量：8
3Kezhi LI,Shuang CONG.State of the art and prospects of structured sensing matrices in compressed sensing[J].Frontiers of Computer Science,2015,9(5):665-677.
4邬春明,陈晓娟,艾闯.基于新限速抽样的超宽带通信系统信道时延估计[J].电讯技术,2005,45(6):117-120.
5聂晟昱,郭明喜,沈越泓,段昊,童莹.第3讲 FTN系统中的预编码及低复杂度接收技术[J].军事通信技术,2015,36(1):77-82.
6孙政委,葛利嘉,薛峰,屈原.基于有限新息率采样理论的超宽带信道估计[J].现代电子技术,2009,32(17):9-12.
7郭明喜,魏以民,沈越泓,高媛媛,郭继斌.第2讲 FTN传输系统概述[J].军事通信技术,2014,35(4):84-89.
8童莹,郭明喜,沈越泓,段昊,聂晟昱.第1讲 FTN传输基础理论[J].军事通信技术,2014,35(4):78-83.
9电路总论[J].电子科技文摘,2000(5):40-40.
10王怀兴.基于LabVIEW的抽样定理仿真研究[J].湖北第二师范学院学报,2012,29(2):30-32. 被引量：6

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2014年第10期

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