基于分层表达的无人机视频压缩算法研究

发布时间：2017-07-26 09:27

  本文关键词：基于分层表达的无人机视频压缩算法研究

  更多相关文章： 无人机视频 视频压缩 H.264 分层表达 全局运动估计 运动目标分割

【摘要】：无人机因其造价低、生存能力强、机动性能好等特点,广泛应用于军事和民用的多个领域。视频作为最高效、直观的信息载体,在多种任务中发挥着不可替代的作用。然而,有限的带宽和视频传输巨大的数据量一直是限制无人机应用的一个瓶颈问题,而当下成熟的标准压缩算法如MPEG-2、H.264等都无法在保证传输质量的同时克服以上困难。因此,针对无人机应用的视频压缩算法研究具有非常重要的意义。本文提出一种基于分层表达的无人机视频压缩算法来解决这一问题,从而提供更为灵活的压缩和表达方式,以适应复杂多样的应用需求。本文的研究内容主要包括以下两个方面:一、利用无人机视频中背景平面性、运动一致性的特点,提出一种基于全局运动估计的运动目标分割算法,将视频中与背景运动不一致的目标快速、准确地分割出来;二、通过对无人机视频特点的分析和挖掘,提出基于运动目标分割的分层视频表达,该表达由背景层、目标层和增强层共同组成,每一层可独立编码。其中,背景层由视频中占较大面积的地面背景组成,其在视频中表现的运动主要由摄像机运动造成,采用基于六参数仿射模型的全局运动估计来实现高压缩比、低复杂度的压缩;目标层由视频中与背景运动不一致的独立目标组成,采用改进的H.264算法进行压缩;增强层主要由前两层压缩之后的残差组成,借鉴H.264的残差编码方法压缩,往往采用较小的量化参数以保证视频的高质量。本文分别利用仿真视频和实际航拍视频来验证所提算法的有效性和实时性,并与H.264算法进行比较。结果显示,在极低码率条件下,本文算法可以提供比H.264算法更高质量、更高效率的视频传输;在较高码率条件下,本文算法可以提供与H.264算法相当的主观质量。另外,本文算法的优势还在于更加灵活的码率适应性。
【关键词】：无人机视频 视频压缩 H.264 分层表达 全局运动估计 运动目标分割
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-17
• 1.1 研究背景及意义13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.3 本文主要研究工作及内容安排16-17
• 第二章 视频处理相关基础知识17-32
• 2.1 视频全局运动估计综述17-21
• 2.1.1 基于特征点的视频全局运动估计17-18
• 2.1.2 基于块匹配的视频全局运动估计18-20
• 2.1.3 基于压缩域信息的视频全局运动估计20-21
• 2.2 运动目标分割综述21-24
• 2.2.1 自动分割技术22
• 2.2.2 基于ViBe的视频运动目标分割22-24
• 2.3 视频压缩标准综述24-29
• 2.3.1 MPEG-2 视频压缩标准25-26
• 2.3.2 H.264视频压缩标准26-29
• 2.4 图像拼接综述29-31
• 2.5 本章小结31-32
• 第三章 基于全局运动估计的无人机视频运动目标分割32-46
• 3.1 无人机视频的特点分析32-35
• 3.1.1 无人机视频的背景32-34
• 3.1.2 无人机视频的运动目标34-35
• 3.2 基于无人机视频的改进全局运动估计算法35-39
• 3.2.1 图像预处理36-37
• 3.2.2 特征点检测、匹配与粗提纯37
• 3.2.3 特征点匹配对精提纯37-38
• 3.2.4 解算模型参数38-39
• 3.3 基于全局运动估计的无人机视频运动目标分割算法39-40
• 3.4 实验结果与分析40-45
• 3.4.1 图像预处理实验41-42
• 3.4.2 特征点检测、匹配与提纯实验42-43
• 3.4.3 模型参数求取实验43-44
• 3.4.4 运动目标分割对比实验44-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 基于分层表达的无人机视频压缩46-62
• 4.1 基于分层表达的无人机视频压缩算法46-48
• 4.2 基于分层表达的无人机视频压缩实现48-51
• 4.2.1 背景层压缩算法实现48-49
• 4.2.2 目标层压缩算法实现49-50
• 4.2.3 增强层压缩算法实现50-51
• 4.3 基于分层表达的无人机视频压缩应用51-53
• 4.3.1 低码率实时应用场景51
• 4.3.2 关注运动目标的应用场景51-52
• 4.3.3 高码率、高质量应用场景52-53
• 4.4 实验结果与分析53-61
• 4.4.1 低码率实时应用场景实验53-57
• 4.4.2 关注运动目标的应用场景实验57-59
• 4.4.3 高码率、高质量应用场景实验59-61
• 4.5 本章小结61-62
• 第五章 总结与展望62-63
• 参考文献63-67
• 致谢67-68
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文68

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本文编号：575726