小波分析在固定场景视频监控系统中的应用

摘要

本文根据固定场景视频监控系统的特点,依据MPEG-4视频编码标准,应用视频对象概念和Sprite编码、小波分析、人脸模型、不平衡量化等技术,建立了固定场景视频监控系统视频压缩编码模型,实现了固定场景视频监控系统的多目标比特率网络应用.本文分析了固定场景视频监控系统的特点,应用视频分割算法,将视频平面分割为运动的前景视频对象和相对稳定的背景视频;然后对前景视频对象引入了增强的人脸模型进行高效的压缩编码,对背景视频提出了中心线最大相似象素匹配算法,实现了实时的Sprite编码;同时引入了小波分析技术,设计了多采样率滤波器组实现Sprite图像和对象纹理的多分辨分析分解;最后应用不平衡量化器实现基于感兴趣对象的视频编码.与同类产品比较,本系统具有如下优点:应用了小波分析技术,不仅提高了视频压缩比,而且提高了重建视频的主观质量,更获得了很好的可伸缩性能;创建了中心线最大相似象素匹配算法,实现了实时的Sprite编码;改进了人脸检测算法,初步实现了基于知识的人脸对象编码;引入了不平衡量化技术,实现了基于用户感兴趣区的视频编码.本系统相对于基于MPEG-1标准的同类产品,视频质量达到VCD效果,视频压缩比提高了10倍左右,并且实现了多目标比特率的网络应用.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪言

1.1论文背景与国内外研究动态

1.2论文内容与结构安排

第二章小波分析基础

2.1傅立叶(Fourier)变换

2.1.1傅立叶级数

2.1.2傅立叶变换在图像压缩中的应用

2.1.3傅立叶变换在图像压缩中的缺陷

2.2傅立叶变换的改进■■小波变换

2.3小波基的基本特征

2.4连续小波变换(CWT)及其性质

2.4.1一维连续小波变换

2.4.2二维连续小波变换

2.5离散小波变换(DWT)及其性质

2.6离散序列的小波变换(SWT)

2.7多分辨率分析(MRA)及信号的分解与重构

2.8小波包在视频压缩中的应用

第三章固定场景视频监控系统设计

3.1系统结构

3.2视频采集子系统

3.3视频编码子系统

3.3.1固定场景视频监控系统特点

3.3.2视频编码依循标准

3.3.3视频对象(VO)

3.3.4 Sprite编码

3.3.5人脸模型

3.3.6小波分析

3.3.7可扩展性编码

3.3.8不平衡量化编码

3.3.9视频编码模型

3.3.10小结

3.4视频传输子系统

第四章视频编码前预处理

4.1视频前/背景分割(Video Segmentation)

4.1.1运动区域检测

4.1.2分割模型创建

4.1.3运动对象抽取

4.2全局运动估计

第五章视频编码实现

5.1 Sprite图像和对象纹理编码

5.1.1小波基的选取

5.1.2应用小波变换进行图像分解

5.1.3根据多分辨率分析设计多采样率滤波器组

5.1.4应用多采样率滤波器组进行Sprite图像编码

5.2人脸模型

5.2.1人脸活动参数单元

5.2.2改进的人脸检测

5.3不平衡量化编码

第六章系统总结与展望

6.1系统性能

6.2本人工作

6.3系统总结

6.4探讨和展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间的论文发表和科研情况