基于壓縮感知的無線多媒體傳感器網絡視頻重構算法研究.pdf

1、無線多媒體傳感器網絡（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絡，其數據形式直觀，含有豐富的多媒體信息，在視頻監(jiān)控、智能安保等諸多領域得到了廣泛應用。然而，視頻作為WMSN中重要的數據形式，如果按照傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理對其進行采用和處理，對WMSN視頻節(jié)點的計算能力、存儲能力和能耗都構成了巨大挑戰(zhàn)，并將嚴重影響WMSN網絡性能和生命周期。

2、
　　而近年來發(fā)展起來的壓縮感知（Compressed Sensing，CS）理論為海量數據的采樣壓縮提供了一種新的思路。根據CS理論，在對信號進行采樣的過程中，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理論應用于WMSN視頻數據的采樣壓縮過程，將有效緩解資源受限的WMSN視頻數據處理壓力。本論文基于CS理論，針對WMSN視頻監(jiān)控應用場景，對基于CS的WMSN

3、視頻重構算法進行研究，主要研究工作如下：
　　在壓縮感知視頻數據獲取模型的基礎上，針對WMSN視頻監(jiān)控應用場景的特殊要求，即對算法實時性要求較高且要保證視頻質量，本文提出了基于改進梯度投影法（Gradient Projection for Sparse Reconstruction, GPSR）的WMSN視頻重構方法，該方法首先構建合適的測量矩陣，通過簡單運算即可快速恢復出預覽視頻，然后，利用光流法對預覽視頻提取運動矢量，并將運動

4、矢量加入改進的GPSR算法迭代重構過程中，從而實現(xiàn)高分辨率視頻重構。實驗結果表明，該方法可以在極短的時間內獲得預覽視頻，與GPSR算法相比，其最終重構效果在視頻主觀質量和客觀評價指標上都有所提升。
　　為進一步提高應用于WMSN視頻監(jiān)控的重構算法的實時性和重構效果，采用視頻分階段重構的思想，本文提出了基于改進迭代收縮閾值法（ Iterative Shrinkage Thresholding,IST）的WMSN視頻重構方法。該方法利