Adaptive Compressive Sensing of Images Using Spatial Entropy
المؤلفون المشاركون
Li, Ran
Duan, Xiaomeng
Guo, Xiaoli
Lv, Yongfeng
He, Wei
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-10-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Compressive Sensing (CS) realizes a low-complex image encoding architecture, which is suitable for resource-constrained wireless sensor networks.
However, due to the nonstationary statistics of images, images reconstructed by the CS-based codec have many blocking artifacts and blurs.
To overcome these negative effects, we propose an Adaptive Block Compressive Sensing (ABCS) system based on spatial entropy.
Spatial entropy measures the amount of information, which is used to allocate measuring resources to various regions.
The scheme takes spatial entropy into consideration because rich information means more edges and textures.
To reduce the computational complexity of decoding, a linear mode is used to reconstruct each block by the matrix-vector product.
Experimental results show that our ABCS coding system provides a better reconstruction quality from both subjective and objective points of view, and it also has a low decoding complexity.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Ran& Duan, Xiaomeng& Guo, Xiaoli& He, Wei& Lv, Yongfeng. 2017. Adaptive Compressive Sensing of Images Using Spatial Entropy. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141249
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Ran…[et al.]. Adaptive Compressive Sensing of Images Using Spatial Entropy. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141249
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Ran& Duan, Xiaomeng& Guo, Xiaoli& He, Wei& Lv, Yongfeng. Adaptive Compressive Sensing of Images Using Spatial Entropy. Computational Intelligence and Neuroscience. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1141249
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1141249
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر