基于分层表达的无人机视频压缩算法研究

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时间:2019-03-17

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1、中图分类号:TP391论文编号:102871516-S011学科分类号:081001硕士学位论文基于分层表达的无人机视频压缩算法研究研究生姓名李小凡学科、专业通信与信息系统研究方向数字视频压缩与处理指导教师沈秋南京航空航天大学研究生院航天学院二О一六年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAstronauticsUAVVideoCompressionAlgorithmBasedonHierarchicalDescriptionAThe

2、sisinCommunicationandInformationSystembyLiXiao-fanAdvisedbyShenQiuSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2016承诺书本人声明所呈交的博/硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的

3、材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要无人机因其造价低、生存能力强、机动性能好等特点,广泛应用于军事和民用的多个领域。视频作为最高效、直观的信息载体,在多种任务中发挥着不可替代的作用。然而,有限的带宽和视频传输巨大的数据量一直是限制无人机应用的一个瓶颈问题,而当下成熟的标准压缩算法如MPEG-2、H.264等都无法在保证传输质量的同时克服以上困难。因此,针对

4、无人机应用的视频压缩算法研究具有非常重要的意义。本文提出一种基于分层表达的无人机视频压缩算法来解决这一问题,从而提供更为灵活的压缩和表达方式,以适应复杂多样的应用需求。本文的研究内容主要包括以下两个方面:一、利用无人机视频中背景平面性、运动一致性的特点,提出一种基于全局运动估计的运动目标分割算法,将视频中与背景运动不一致的目标快速、准确地分割出来;二、通过对无人机视频特点的分析和挖掘,提出基于运动目标分割的分层视频表达,该表达由背景层、目标层和增强层共同组成,每一层可独立编码。其中,背景层由视频中占较大面积的地面背景组成,其在视频中表现的运

5、动主要由摄像机运动造成,采用基于六参数仿射模型的全局运动估计来实现高压缩比、低复杂度的压缩;目标层由视频中与背景运动不一致的独立目标组成,采用改进的H.264算法进行压缩;增强层主要由前两层压缩之后的残差组成,借鉴H.264的残差编码方法压缩,往往采用较小的量化参数以保证视频的高质量。本文分别利用仿真视频和实际航拍视频来验证所提算法的有效性和实时性,并与H.264算法进行比较。结果显示,在极低码率条件下,本文算法可以提供比H.264算法更高质量、更高效率的视频传输;在较高码率条件下,本文算法可以提供与H.264算法相当的主观质量。另外,本文

6、算法的优势还在于更加灵活的码率适应性。关键词:无人机视频,视频压缩,H.264,分层表达,全局运动估计,运动目标分割I基于分层表达的无人机视频压缩算法研究ABSTRACTBecauseofUAVs’outstandingperformanceinmobilityandstrongvitalitywithlowcost,theyarewidelyusedinmilitaryandcivilfields.Videosareconsideredasthemostefficientandintuitivecarriersofinformation.

7、Theyplayanirreplaceableroleinavarietyoftasks.However,thetransmissionofhugeamountofUAVs’highdefinitionvideodatawithlimitedbandwidthhasbeenabottleneckfortheapplicationofUAVs,whilethecurrentstandardcompressionalgorithmssuchasH.264,MPEG-2etc.cannotguaranteethequalityoftransmis

8、sionandovercometheabovedifficultiessimultaneously.Therefore,itisveryimportanttostudythevi

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