【摘 要】
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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
【机 构】
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西安交通大学人工智能与机器人研究所,中国科学院西安光学精密机械研究所
【基金项目】
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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~~
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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
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