基于壓縮感知的無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)視頻重構(gòu)算法研究.pdf

1、無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN）是一種集傳感器、無線通信和嵌入式信息處理于一體的綜合性網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)據(jù)形式直觀，含有豐富的多媒體信息，在視頻監(jiān)控、智能安保等諸多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。然而，視頻作為WMSN中重要的數(shù)據(jù)形式，如果按照傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理對其進(jìn)行采用和處理，對WMSN視頻節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力和能耗都構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)，并將嚴(yán)重影響WMSN網(wǎng)絡(luò)性能和生命周期。

2、
　　而近年來發(fā)展起來的壓縮感知（Compressed Sensing，CS）理論為海量數(shù)據(jù)的采樣壓縮提供了一種新的思路。根據(jù)CS理論，在對信號進(jìn)行采樣的過程中，可以利用信號的冗余性，超越傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的極限，從而極大地簡化了信號采樣壓縮的處理流程。因此，如果能將 CS理論應(yīng)用于WMSN視頻數(shù)據(jù)的采樣壓縮過程，將有效緩解資源受限的WMSN視頻數(shù)據(jù)處理壓力。本論文基于CS理論，針對WMSN視頻監(jiān)控應(yīng)用場景，對基于CS的WMSN

3、視頻重構(gòu)算法進(jìn)行研究，主要研究工作如下：
　　在壓縮感知視頻數(shù)據(jù)獲取模型的基礎(chǔ)上，針對WMSN視頻監(jiān)控應(yīng)用場景的特殊要求，即對算法實(shí)時(shí)性要求較高且要保證視頻質(zhì)量，本文提出了基于改進(jìn)梯度投影法（Gradient Projection for Sparse Reconstruction, GPSR）的WMSN視頻重構(gòu)方法，該方法首先構(gòu)建合適的測量矩陣，通過簡單運(yùn)算即可快速恢復(fù)出預(yù)覽視頻，然后，利用光流法對預(yù)覽視頻提取運(yùn)動(dòng)矢量，并將運(yùn)動(dòng)

4、矢量加入改進(jìn)的GPSR算法迭代重構(gòu)過程中，從而實(shí)現(xiàn)高分辨率視頻重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得預(yù)覽視頻，與GPSR算法相比，其最終重構(gòu)效果在視頻主觀質(zhì)量和客觀評價(jià)指標(biāo)上都有所提升。
　　為進(jìn)一步提高應(yīng)用于WMSN視頻監(jiān)控的重構(gòu)算法的實(shí)時(shí)性和重構(gòu)效果，采用視頻分階段重構(gòu)的思想，本文提出了基于改進(jìn)迭代收縮閾值法（ Iterative Shrinkage Thresholding,IST）的WMSN視頻重構(gòu)方法。該方法利