Distortion estimates for adaptive lifting transforms with noise
Distortion estimates for adaptive lifting transforms with noise
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带有噪声的自适应提升变换的失真估计
DOI：
10.1016/j.imavis.2011.08.004
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发表时间：
2011
影响因子：
4.7
通讯作者：
Verdicchio F
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Verdicchio F
多媒体分析、增强和编码方法通常求助于利用输入源的局部特征的自适应变换。在信号分解阶段之后，产生的变换系数和自适应变换参数可能受到量化和/或数据破坏(例如，由于传输或存储限制)。结果，分析和合成侧变换系数和自适应参数之间可能出现失配，严重影响重构信号，从而影响后续分析、处理和显示任务的质量。因此，对于依赖自适应信号分解的多媒体应用来说，彻底了解这种失配导致的质量下降是至关重要的。本文的重点是基于提升的自适应变换，它代表了一大类自适应分解。通过将变换系数和自适应参数中的失配视为综合系统中的摄动，我们推导出了期望重建失真的解析表达式。使用视频信号的一维自适应分解和运动自适应时间分解对我们的理论结果进行了实验评估。
Multimedia analysis, enhancement and coding methods often resort to adaptive transforms that exploit local characteristics of the input source. Following the signal decomposition stage, the produced transform coefficients and the adaptive transform parameters can be subject to quantization and/or data corruption (e.g. due to transmission or storage limitations). As a result, mismatches between the analysis- and synthesis-side transform coefficients and adaptive parameters may occur, severely impacting the reconstructed signal and therefore affecting the quality of the subsequent analysis, processing and display task. Hence, a thorough understanding of the quality degradation ensuing from such mismatches is essential for multimedia applications that rely on adaptive signal decompositions. This paper focuses on lifting-based adaptive transforms that represent a broad class of adaptive decompositions. By viewing the mismatches in the transform coefficients and the adaptive parameters as perturbations in the synthesis system, we derive analytic expressions for the expected reconstruction distortion. Our theoretical results are experimentally assessed using 1D adaptive decompositions and motion-adaptive temporal decompositions of video signals.
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DOI：
10.1109/mmsp.2005.248607
发表时间：
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影响因子：
--
作者：
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通讯作者：
B. Girod
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通讯作者：
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通讯作者：
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