基于压缩感知的无线多媒体传感器网络视频重构算法研究

发布时间：2017-11-02 07:37

  本文关键词：基于压缩感知的无线多媒体传感器网络视频重构算法研究

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【摘要】：无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSN)是一种集传感器、无线通信和嵌入式信息处理于一体的综合性网络,其数据形式直观,含有丰富的多媒体信息,在视频监控、智能安保等诸多领域得到了广泛应用。然而,视频作为WMSN中重要的数据形式,如果按照传统的奈奎斯特采样定理对其进行采用和处理,对WMSN视频节点的计算能力、存储能力和能耗都构成了巨大挑战,并将严重影响WMSN网络性能和生命周期。而近年来发展起来的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论为海量数据的采样压缩提供了一种新的思路。根据CS理论,在对信号进行采样的过程中,可以利用信号的冗余性,超越传统奈奎斯特采样定理的极限,从而极大地简化了信号采样压缩的处理流程。因此,如果能将CS理论应用于WMSN视频数据的采样压缩过程,将有效缓解资源受限的WMSN视频数据处理压力。本论文基于CS理论,针对WMSN视频监控应用场景,对基于CS的WMSN视频重构算法进行研究,主要研究工作如下:在压缩感知视频数据获取模型的基础上,针对WMSN视频监控应用场景的特殊要求,即对算法实时性要求较高且要保证视频质量,本文提出了基于改进梯度投影法(Gradient Projection for Sparse Reconstruction,GPSR)的WMSN视频重构方法,该方法首先构建合适的测量矩阵,通过简单运算即可快速恢复出预览视频,然后,利用光流法对预览视频提取运动矢量,并将运动矢量加入改进的GPSR算法迭代重构过程中,从而实现高分辨率视频重构。实验结果表明,该方法可以在极短的时间内获得预览视频,与GPSR算法相比,其最终重构效果在视频主观质量和客观评价指标上都有所提升。为进一步提高应用于WMSN视频监控的重构算法的实时性和重构效果,采用视频分阶段重构的思想,本文提出了基于改进迭代收缩阈值法(Iterative Shrinkage Thresholding,IST)的WMSN视频重构方法。该方法利用视频帧之间的运动矢量重新构建IST数据保真项,同时通过不断收缩正则化参数来更新迭代阈值。实验结果表明,该方法能够实现WMSN视频场景信息的快速预览,能够满足WMSN视频监控实时性的要求。在最终重构效果方面,与IST算法相比,本文提出的算法在视觉效果和客观评价指标方面,都有较大提高,可以更好地满足WMSN视频监控要求。
【关键词】：无线多媒体传感器网络 压缩感知 视频重构 梯度投影 迭代收缩阈值
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 课题研究背景及意义8-10
• 1.2 国内外研究现状及其进展10-14
• 1.2.1 无线多媒体传感器网络研究和发展概况10-12
• 1.2.2 压缩感知研究和发展概况12-14
• 1.3 本论文研究内容及结构安排14-16
• 1.3.1 论文研究内容14
• 1.3.2 论文结构安排14-16
• 第二章 压缩感知理论16-22
• 2.1 压缩感知理论的提出16
• 2.2 压缩感知理论框架16-20
• 2.2.1 信号稀疏表示17-18
• 2.2.2 信号投影测量18-19
• 2.2.3 信号重构算法19-20
• 2.3 信号重构质量的评价标准20-21
• 2.4 本章小结21-22
• 第三章 基于压缩感知的WMSN视频图像重构算法22-36
• 3.1 引言22
• 3.2 WMSN视频图像的稀疏处理22-27
• 3.2.1 视频图像的冗余22-24
• 3.2.2 视频图像的稀疏表示24-27
• 3.3 基于贪婪算法的WMSN视频图像重构27-31
• 3.3.1 正交匹配追踪算法28-29
• 3.3.2 正则化正交匹配追踪算法29-30
• 3.3.3 实验仿真与分析30-31
• 3.4 基于凸优化算法的WMSN视频图像重构31-35
• 3.4.1 基追踪算法31-32
• 3.4.2 梯度投影算法32-34
• 3.4.3 实验仿真与分析34-35
• 3.5 本章小结35-36
• 第四章 基于改进梯度投影法的WMSN视频重构36-46
• 4.1 引言36
• 4.2 压缩感知视频数据获取模型36-38
• 4.3 改进的梯度投影重构算法38-42
• 4.3.1 预览视频重构38
• 4.3.2 测量矩阵的设计38-39
• 4.3.3 运动矢量的提取39-41
• 4.3.4 高分辨率视频重构41-42
• 4.4 实验仿真与分析42-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 基于改进迭代收缩阈值法的WMSN视频重构46-52
• 5.1 引言46
• 5.2 迭代收缩阈值算法流程46-47
• 5.3 改进的迭代收缩阈值算法47-48
• 5.4 实验仿真与分析48-51
• 5.5 本章小结51-52
• 第六章 总结与展望52-53
• 参考文献53-57
• 个人简历 在读期间发表的学术论文57-58
• 致谢58

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1 计文平,郭宝龙;数字视频压缩编码的国际标准[J];计算机应用研究;2003年04期

2 马碧芳;;视频压缩编码分析[J];福建师大福清分校学报;2006年02期

3 程涛;;视频压缩编码技术分析[J];信息与电脑(理论版);2012年07期

4 原菲;司占军;顾，

本文编号：1130627