【摘要】：為了解決單個(gè)傳感器所捕獲信息不足的問(wèn)題,多傳感器的視頻融合已成為一個(gè)非常有效的解決方法�？梢姽夂图t外視頻的融合一直以來(lái)都是視頻融合領(lǐng)域的重要研究對(duì)象,而且在民用、軍事、醫(yī)學(xué)和航空等領(lǐng)域都具有非常廣泛的應(yīng)用�？梢姽庖曨l包含目標(biāo)場(chǎng)景豐富的紋理信息,然而由于可見光的探測(cè)距離較短,無(wú)法穿透霧、雨、灰塵等物理介質(zhì),故可見光視頻易受惡劣環(huán)境影響。而紅外視頻可以利用熱輻射將超過(guò)人眼觀測(cè)的紅外波段信息轉(zhuǎn)換成可見信息,可以有效地識(shí)別熱物體且探測(cè)距離遠(yuǎn),但是其視頻對(duì)比度較差,細(xì)節(jié)信息不豐富。同時(shí)由于視頻數(shù)據(jù)呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng),這給視頻存儲(chǔ)和傳輸都帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。為了解決這一問(wèn)題,通過(guò)利用視頻數(shù)據(jù)的冗余性對(duì)冗余數(shù)據(jù)進(jìn)行刪除是非常具有研究?jī)r(jià)值的。因此,本文首先通過(guò)結(jié)合可見光視頻與紅外視頻的互補(bǔ)性,設(shè)計(jì)了基于引導(dǎo)濾波器和加權(quán)二維主成分分析的視頻融合算法。然后通過(guò)深入研究視頻冗余特點(diǎn),結(jié)合視頻的時(shí)間冗余性,設(shè)計(jì)了基于均值哈希的視頻去冗余算法。本文的主要研究?jī)?nèi)容及貢獻(xiàn)闡述如下:(1)本文考慮到人們對(duì)視頻質(zhì)量具有較高的需求,針對(duì)可見光視頻和紅外視頻之間的互補(bǔ)性,設(shè)計(jì)了基于引導(dǎo)濾波器和加權(quán)二維主成分分析的視頻融合算法(GW2DPCA)。該算法首先使用引導(dǎo)濾波器將待融合視頻幀分解成基層和細(xì)層。然后,利用自適應(yīng)加權(quán)二維主成分分析算法融合可見光幀基層和紅外幀基層。僅保留可見光幀的細(xì)層,以防止真實(shí)紋理被紅外紋理破壞。最后,將融合基層和細(xì)層組合來(lái)獲取融合幀,融合結(jié)果既保留了可見光視頻的紋理信息也保留了紅外視頻的目標(biāo)物體。與現(xiàn)有方法相比,該算法得到的融合幀具有與原始幀更多的互信息和更高的結(jié)構(gòu)相似度,同時(shí)也具有較高的整體標(biāo)準(zhǔn)差和峰值信噪比,整體融合效果更好。(2)本文考慮到系統(tǒng)中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容量和設(shè)備能量的限制,針對(duì)視頻在時(shí)間上的冗余性,設(shè)計(jì)了基于均值哈希的視頻去冗余算法(DRAH)。首先計(jì)算視頻幀的均值哈希,并通過(guò)比較哈希值中不同位的個(gè)數(shù)來(lái)得到相鄰幀之間的漢明距離,然后判斷兩個(gè)相鄰的視頻幀是否近似重復(fù),若兩幀重復(fù)則刪除冗余視頻幀,從而減少系統(tǒng)中冗余數(shù)據(jù)所占用的存儲(chǔ)空間,同時(shí)降低數(shù)據(jù)傳輸時(shí)所需的能量消耗。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他算法相比,本文設(shè)計(jì)的算法具有更低的視頻去冗余錯(cuò)誤率。并且當(dāng)去冗余錯(cuò)誤率最低時(shí),該算法得到了14.9%的壓縮比,實(shí)現(xiàn)了較好的視頻去冗效果。
【學(xué)位授予單位】：西南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.41;TN219

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本文編號(hào)：2764206