面向视频传感器网络的视频压缩算法的研究与实现

摘要

近年来，在嵌入式和网络通信等技术飞速发展的推动下，无线传感器网络不再满足于简单的标量数据采集，开始逐步转向复杂的多媒体数据的获取。视频传感器网络作为无线传感器网络的最新应用实例，具有安装方便、成本低、能动态组织等优点而被广泛地应用于智能视频监控的各个领域，如智能交通、公共安全、环境监测、紧急救援等。
　　视频传感器网络在帮助人们获得丰富的视频信息资源的同时，也产生了海量的数据，不利于视频的传输和存储。一般的视频压缩方法只注重压缩后数据量的大小，而忽视了监控视频的特点及最终应用目的。本文从视频传感器网络自身的特点和监控视频的应用出发，使用基于对象的视频压缩方法对监控视频进行压缩。
　　首先，分析和对比了几种最常见的运动目标检测方法，选择了实时性和效果都很好的背景差分法。由于背景模型的好坏对背景差分法检测起着决定性的作用，所以本文对常用的几种背景建模方法进行了分析，重点研究了混合高斯背景模型，并针对传统高斯建模方法的不足进行了分析与改进。
　　其次，为了提高运动检测的速度和降低噪声对检测结果的影响，采用了改进的基于宏块分类的检测方法。通过假设检验和背景噪声模型来实现宏块的准确分类，并利用分类结果来提取运动目标和建立纯背景图像，实现了运动目标和背景区域的分离。
　　最后，对运动目标和背景分别进行压缩。分析了基于对象编码的MPEG-4标准的关键技术及编码框架，选择了压缩功能强大并开源的XviD作为本文实验的编码器。根据视频监控的目的，分别对运动目标和背景进行不同的压缩。其中，运动目标是主要研究对象，压缩时要尽量保持不失真，采用形状编码、纹理编码、运动编码对其进行压缩；而背景不是主要研究对象，可以进行大幅度的压缩。实验表明，本文采用的编码方法的压缩方法具有比MPEG-4更好的压缩效率，并且解压缩后重建的视频图像具有良好的视觉效果，能满足视频传感器网络对视频压缩的需求。

目录

封面

声明

中文摘要

英文摘要

目录

第一章 绪论

1.1课题研究意义及背景

1.2面向视频传感器网络的视频压缩算法的发展综述

1.3本文的主要工作和组织结构

第二章 基于改进的混合高斯背景建模

2.1概述

2.2运动目标检测的相关技术

2.3 典型的背景建模方法

2.4 改进的混合高斯背景建模

2.5本章小结

第三章 视频运动对象的分割

3.1概述

3.2 假设检验的基本原理

3.3 背景噪声模型的分析

3.4 基于宏块分类的检测方法

3.5 形态学后处理与实验结果分析

3.6本章小结

第四章 视频压缩算法设计

4.1概述

4.2 MPEG-4视频压缩编码技术

4.3 MPEG-4编码器的选择

4.4 面向视频传感器网络的视频压缩编码

4.5本章小结

第五章 总结及展望

5.1研究工作总结

5.2 未来展望

致谢

参考文献

附录