面向視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)的視頻壓縮算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、近年來，在嵌入式和網(wǎng)絡(luò)通信等技術(shù)飛速發(fā)展的推動(dòng)下，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)不再滿足于簡(jiǎn)單的標(biāo)量數(shù)據(jù)采集，開始逐步轉(zhuǎn)向復(fù)雜的多媒體數(shù)據(jù)的獲取。視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)作為無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的最新應(yīng)用實(shí)例，具有安裝方便、成本低、能動(dòng)態(tài)組織等優(yōu)點(diǎn)而被廣泛地應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控的各個(gè)領(lǐng)域，如智能交通、公共安全、環(huán)境監(jiān)測(cè)、緊急救援等。
　　視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)在幫助人們獲得豐富的視頻信息資源的同時(shí)，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)，不利于視頻的傳輸和存儲(chǔ)。一般的視頻壓縮方法只注重壓縮后

2、數(shù)據(jù)量的大小，而忽視了監(jiān)控視頻的特點(diǎn)及最終應(yīng)用目的。本文從視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)自身的特點(diǎn)和監(jiān)控視頻的應(yīng)用出發(fā)，使用基于對(duì)象的視頻壓縮方法對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行壓縮。
　　首先，分析和對(duì)比了幾種最常見的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法，選擇了實(shí)時(shí)性和效果都很好的背景差分法。由于背景模型的好壞對(duì)背景差分法檢測(cè)起著決定性的作用，所以本文對(duì)常用的幾種背景建模方法進(jìn)行了分析，重點(diǎn)研究了混合高斯背景模型，并針對(duì)傳統(tǒng)高斯建模方法的不足進(jìn)行了分析與改進(jìn)。
　　其次，為了

3、提高運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的速度和降低噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響，采用了改進(jìn)的基于宏塊分類的檢測(cè)方法。通過假設(shè)檢驗(yàn)和背景噪聲模型來實(shí)現(xiàn)宏塊的準(zhǔn)確分類，并利用分類結(jié)果來提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和建立純背景圖像，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景區(qū)域的分離。
　　最后，對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景分別進(jìn)行壓縮。分析了基于對(duì)象編碼的MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)及編碼框架，選擇了壓縮功能強(qiáng)大并開源的XviD作為本文實(shí)驗(yàn)的編碼器。根據(jù)視頻監(jiān)控的目的，分別對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)和背景進(jìn)行不同的壓縮。其中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)