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本人郑重 声 明:所呈交的学位论义是我个人在导师指导 Fill行的研究 工作及取得的研究成果 。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方 外,论文 中不包含其他人已 经 发表和撰刀的研究成果,山不包含为获付华 介口ω尔交通大 学或其他教育机构的 学位 !Xl 介口ω 证书所使用过的材料 。与我一 同工作 本人签名 - 日期 2_0(.) , 本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学 校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论 文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 , 。 ? 本人级名 导师签名 日期 (.了 ,1:/ 飞 摘要 摘要 I I 面向 WMSN 的压缩视频感知编解码技术研究 摘要 无线多媒体传感器网络(Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSN)因其感知信息 丰富,可扩展性强等优势而广泛应用于各种领域。然而,WMSN 的多媒体视频感知节 点的能源和计算能力都有限,且巨量多媒体视频数据的处理与传输需要消耗大量计算资 源和能源,这加速了多媒体视频节点死亡速度,进而缩短了 WMSN 整体生存周期。因 此,迫切需要研究一种适用于 WMSN 的低复杂度视频压缩编码算法,以减少视频数据 传输量,延长 WMSN 的网络生命周期,从而保证 WMSN 监测的可靠性及有效性。 近年来,压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的发展,为视频信号压缩编码 提供了新的解决思路。CS 具有编码复杂度低等优点。且以 CS 理论为基础的分布式压缩 感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)能够有效利用 WMSN 节点感知数据的时 空相关性等冗余信息。因此,借鉴 CS 与 DCS 理论,在对压缩视频感知编解码方案 (Compressed Video Sensing,CVS)与基于 CS 的分布式视频编解码方案(Distributed Compressive Video Sensing,DCVS)改进的基础上,本文针对 WMSN 视频特性,提出了 两种面向 WMSN 视频编码算法。具体如下: (1)基于 CVS 编解码方案,本文提出了一种面向 WMSN 的多模式压缩视频感知 编解码算法。该算法首先根据视频的局部相关性对视频进行自适应分组。在对各组关键 帧进行处理时,采用 CS 方法在编码端对其进行观测投影,并利用 OMP 算法完成解码 端的重构过程。在对组内非关键帧的处理过程中,编码端先进行模式决策,并将其划分 为多种模式的图像块,再根据图像块的不同编码模式采用相应的稀疏方式进行稀疏;在 解码端,则根据图像块的稀疏方式,并结合局部边信息重构出对应的非关键帧。实验表 明:该方法在保证重构质量的同时,能有效减少视频数据的传输。 (2)基于 DCVS 编解码方案,本文提出了一种基于聚类字典学习的分布式压缩视 频感知编码算法。该算法对关键帧采用了与上一种改进算法相同的处理过程。为完成对 非关键帧的处理过程,借鉴聚类字典学习的方法,先对解码端重构出的关键帧进行分块、 聚类,得到迅变区域与缓变区域的图像块集合;再利用 K-均值算法对两个区域的图像 块集合再次聚类,以得到更精确的聚类样本;然后,分别对两类聚类样本集合进行聚类 字典训练,得到两大聚类字典;以此为基础,在解码端完成非关键帧的重构。实验结果 表明:在相同的采样率下,该方法的重构效果更好,并且编码端计算复杂度更低。 关键词:WMSN,CVS,DCVS,模式决策,聚类字典 Abstract Abstract II II Research on Compressed Sensing Based Video Codec Technology in WMSN ABSTRACT Due to the ability of rich sensory information and strong extensibility, Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSN) has been widely used in many fields. However, multimedia video nodes in WMSN have some limitations on energy and computing power, huge amounts of data processing and transmission would consume a large amount of computing resources and energy, which will accelerate the
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