[发明专利]一种分布式视频压缩感知中确定性测量矩阵的优化方法在审
| 申请号： | 201710476492.5 | 申请日： | 2017-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN107333132A | 公开（公告）日： | 2017-11-07 |
| 发明（设计）人： | 张登银;秦家伟;丁飞 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04N19/154 | 分类号： | H04N19/154 |
| 代理公司： | 江苏爱信律师事务所32241 | 代理人： | 唐小红 |
| 地址： | 210003 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种分布式视频压缩感知中确定性测量矩阵的优化方法。该优化通过在正交对称托普利兹矩阵(Orthogonal Symmetric Toeplitz Matrices,OSTM)的基础上通过引入伪随机循环的构造方法，增加确定性测量矩阵的伪随机特征，这样便保证了测量矩阵的随机性能，提高了感知性能与硬件友好度。具体优化方法如下第一步、采用格雷互补序列(Golay ComplemEntary Sequences)作为符号序列，根据正交托普利兹矩阵的构造规则，构造出N个方阵Φi；第二步、将生成的N个方阵看作一维向量；第三步、将该一维向量作为分块矩阵的第一行，再根据循环矩阵的生成方式，生成余下N‑1行，得到分块阵Φ。最后对分块阵进行规范化，获得最终的优化测量矩阵。最后通过仿真实验结果对比，基于优化的测量矩阵压缩测量获得的重构图像PSNR显著提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 分布式 视频压缩 感知 确定性 测量 矩阵 优化 方法 | ||
【主权项】：
一种分布式视频压缩感知中确定性测量矩阵的优化方法，其特征在于，该优化方法是在正交对称托普利兹确定性测量矩阵的基础上，通过引入伪随机循环的优化方法来构造测量矩阵，具体步骤如下：(1)选取格雷互补序列为符号序列，产生N个的n×n方阵Φi，1≤i≤N，每个Φi均为正交对称托普利兹矩阵；(2)将生成的N个方阵看成一个一维分块行向量，Φ1,Φ2,...,ΦN，然后按照循环矩阵的构造方法，生成N‑1个余下行向量，最后得到一个分块阵Nn×Nn的方阵Φ，结构如下：Φ=ΦNΦN-1...Φ2Φ1Φ1ΦN...Φ3Φ2...............ΦN-1ΦN-2...Φ1ΦN]]>(3)从方阵Φ选取任意M行作为测量矩阵，并对其规范化，最终测量矩阵
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