具有抗误码能力的水下视频图像高效编码方法研究

《具有抗误码能力的水下视频图像高效编码方法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、具有抗误码能力的水下视频图像高效编码方法研究摘要随着科学技术的发展与进步，海洋的探测与开发日益成为科学研究的重点。海洋探测与开发主要包括海洋环境监测、深海勘探、水下施工等作业。在深海观测作业中，目前最常用的方法是基于水下机器人(ROVs／AUVs)的视频图像观测，因为图像信息是水下机器人深海近距离观测作业的主要信息之一。但是，如何将水下机器人获取的海量视频信息实时传输到水面工作站是实现深海观测作业的障碍之一。水下机器人通过水声信道传输水下视频图像信息时，必须对视频图像信息进行压缩处理，使其适应水声信道中窄带宽、高误码率的传输特性。因此，本文根据水下视频图像与水声信道传输的特点，对水下

2、视频图像的抗误码高效压缩编码进行了研究，主要完成的研究工作包括以下两个部分：(1)水下静态图像的抗误码高效压缩编码算法。为抵抗水声信道的传输差错，提出了一种具有较高抗误码能力的水下图像高效编码算法。该算法首先根据水下图像的特点，对图像进行小波变换预处理以去除其中的视觉冗余。然后，对低频系数采用定长量化编码；对重要高频系数采用数值和位置独立编码的方案，其中对重要高频系数的数值提出了变精度定长量化编码方法，而对重要高频系数的位置采用基于位置差降的可逆变长编码算法。此外，为抵抗水声信道的传输差错，提出了合理的分割、交织策略和变长编码块相对定长信道包的存放策略。最后，对低频和高频系数，分别提

3、出了相应的差错检测和掩盖算法。实验结果表明：该算法能够抵抗低于20％的丢包差错，低于2％的随机比特差错和低于2．5％的突发差错。同时，图像编码的压缩比可以高于70：1，具有较高的压缩效率。(2)具有抗误码能力的水下视频高效压缩编码算法。该算法主要由帧内编码模块和帧间编码模块组成。在帧间模块中，利用静态图像抗误码高效压缩方法对各视频序列组中首个I帧进行编码处理，增强I帧的抗误码能力，为后面的帧重建提供较为理想的参考帧。而在帧间模块中，对帧间运动估计与运动补偿过程获得的运动估计与残差信息进行合理的分组交织编码，以有效阻止错误的扩散。对其中的残差信息进行基于位置差降的可逆编码方法进行压缩，

4、并根据其重要性程度进行不同处理，有效增强其抵抗误码的能力。解码时，提出了有效的错误检测与错误掩盖处理算法，以增强码流的抗误码性能。此外，对于场景切换、摄像机快速运动等异常情况，提出了检测与处理方法，以保证编码算法适应各种复杂的视频编码环境。实验结果表明：该方法能够抵抗低于20％的丢包差错，低于1．2％的随机比特差错和低于1．8％的突发差错。同时，视频编码的压缩比可以高于120：1。深海探测与开发ResearchofEmcientandError-ResilientUnderwaterVideoCodingMethodAbstractWiththedevelopmentofscienc

5、eandtechnology,oceanexplorationanddevelopmenthasbecomethefocusofscientificresearch．Thisincludestaskssuch雒oceanenvironmentmeasurement,submarineexploration，andsubmarineoperationandsoon．Thewidelyuseddeep-seaobservationequipmentisROVsorAUVs-basedvideosurveyingsystem，whereopticalvideoimagingisoneoft

6、hekeytechniquesforunderwatershortdistanceinspectionandoperation．However,howtotransmitmassiveamountofvideoinformationacquiredbyROVsorAUVstothesurfacestationisoneofthechallengesfordeep-seaobservation．Beforetransmittingthemassiveamountofunderwatervideo，thevideoinformationmustbecompressedtomeetther

7、equirementofacousticchannels，whichischaracterizedbynarrowbandwidthandhigherrorrate．Accordingtothecharacteristicofunderwatervideoandacousticchannels，efficientanderror-resilientencodingalgorithmsforunderwatervideoimagesaredevelopedi