壓縮感知技術(shù)的艦船監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)措施范文

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摘要:艦船機艙是動力系統(tǒng)、電力系統(tǒng)的控制中心，機艙的運行安全性關(guān)乎整船的安全性，為了加強對艦船關(guān)鍵區(qū)域的有效監(jiān)管，普遍采用視頻監(jiān)控技術(shù)。本文的研究方向是艦船機艙視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的處理，首先介紹壓縮感知技術(shù)的原理及視頻壓縮感知系統(tǒng)的構(gòu)成，然后分別從艦船視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)的邊緣檢測和壓縮感知重構(gòu)等方面進行了詳細介紹，最后通過視頻數(shù)據(jù)重構(gòu)方法的對比試驗，驗證了本文采用的視頻數(shù)據(jù)處理效果。

關(guān)鍵詞：壓縮感知；監(jiān)控視頻；邊緣檢測；重構(gòu)

0引　言

機艙是艦船的核心區(qū)域，內(nèi)部集成了動力系統(tǒng)、電力系統(tǒng)以及大量的電器控制設(shè)備。為了提高艦船機艙等關(guān)鍵區(qū)域的監(jiān)管水平，防止機艙火災(zāi)等事故的發(fā)生，目前，機艙視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用。本文研究方向是機艙視頻監(jiān)控系統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)處理技術(shù)，介紹一種基于壓縮感知技術(shù)的視頻圖像處理方法，并針對艦船監(jiān)控視頻的圖像邊緣檢測、圖像壓縮感知重建等內(nèi)容進行了研究[1]。

1視頻壓縮感知技術(shù)

壓縮感知理論是一種新型的視頻處理方法，其關(guān)鍵要素在于可壓縮性、矩陣運算和視頻重建等，利用壓縮感知技術(shù)可以提高視頻數(shù)據(jù)處理的效率，降低視頻數(shù)據(jù)中的非線性噪聲。壓縮感知理論的原理如下：φi∈RN×1假設(shè)N個正交基矩陣，正交基矩陣排列為正交矩陣如下式：⃗φ=[φ1T,φT2,•••,φTN]∈RN×N，φMx∈RN×1其中M行成為矩陣，將矩陣與離散信號按下式運算：−→y=φM•x，−→y−→y∈RM×1−→yyi−→φi為列向量，，將列向量的一個分量與x進行內(nèi)積運算，得到信號的測量矩陣的關(guān)系式如下式：yi=xT•−→φi，定義信號壓縮感知理論的K-稀疏信號為：[x]=α1ψ1+α2ψ2+•••+αNψN，(ψ1,ψ2,•••,ψN式中：)為正交矩陣。(a1,a2,•••,aN當(dāng)離散信號)滿足能量衰減法，則|ai(i)|⩽C•i−i，式中：C為正常數(shù)，則定義壓縮感知理論的K-可壓縮信號−→xX=x∑i=1ai(i)•ψ(i)。目前，在視頻處理領(lǐng)域常用的壓縮感知系統(tǒng)為DISCUCS系統(tǒng)，該系統(tǒng)的原理圖如圖1所示。圖1DISCUCS壓縮感知系統(tǒng)的原理圖Fig.1SchematicdiagramofdiscucscompressedsensingsystemDISCUCS壓縮感知系統(tǒng)包括編碼器和解碼器兩部分，視頻數(shù)據(jù)進入DISCUCS壓縮感知系統(tǒng)后分解為關(guān)鍵幀和非關(guān)鍵幀。其中，關(guān)鍵幀采用幀內(nèi)編碼技術(shù)，非關(guān)鍵幀采用壓縮感知技術(shù)進行編碼。−→假如視頻數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵幀圖像的向量形式為xi，則對應(yīng)的觀測向量為：−→yi=−→A−→•xi。−→式中：A為圖像幀分割后產(chǎn)生的尺寸為M×M的圖像矩陣塊。

2壓縮感知技術(shù)的艦船監(jiān)控視頻圖像處理技術(shù)

2.1視頻圖像幀的邊緣檢測技術(shù)

圖像幀的邊緣檢測有助于提高目標(biāo)識別的精度，常用的邊緣檢測算子有Prewitt算子、Sobel算子等[2]，Sobel邊緣檢測算子利用圖像中心點的上下、左右鄰域像素計算加權(quán)差，由于加權(quán)差在目標(biāo)物體的邊緣處達到極值，因此可以實現(xiàn)快速的邊緣檢測。基于Sobel算子的邊緣檢測算法步驟為：1）視頻圖像幀的濾波處理，采用高斯濾波或均值濾波方法，提高圖像幀的平滑度，降低噪聲；2）計算圖像幀中像素的梯度幅值和方向，利用Sobel算子降低計算誤差；3）抑制除極大值以外的像素點幅值數(shù)據(jù)，僅保留極大值；ThTlG(x,y)4）閾值檢測。分別定義高閾值和低閾值，對梯度圖進行如下式的分類：G(x,y)=邊緣點，G(x,y)>Th，非邊緣點，G(x,y)<Tl，疑似邊緣點，else。利用Sobel算子邊緣檢測技術(shù)，對典型的中心圓標(biāo)志的邊緣進行識別，得到圖2所示的邊緣檢測效果。圖2基于Sobel算子的邊緣檢測效果圖Fig.2EffectdrawingofedgedetectionbasedonSobeloperator如圖2可見，基于Sobel算子的中心圓標(biāo)志邊緣檢測具有良好的效果，圖像邊緣清晰無破損。在完成圖像幀目標(biāo)物體的邊緣檢測后，還需要對識別的邊緣進行擬合，本文采用最小二乘橢圓擬合，擬合殘差的范圍為：ε<εmax，εmaxεmax其中，為殘差最大值，本文取=0.35。擬合方程為：Ax2+Bxy+Cy2+Dx+Ey+F=0，圖像邊緣擬合的目標(biāo)函數(shù)為：f(A,B,C,D,E)=n∑i=1(Ax2i+Bxiyi+Cy2i+Dxi+Eyi+F)2。目標(biāo)函數(shù)中，A，B，C，D，E，F(xiàn)的值分別為橢圓的中心點、長短軸和夾角參數(shù)，通過參數(shù)尋優(yōu)，即可達到最佳的擬合效果。

2.2基于時空特征的艦船監(jiān)控視頻壓縮感知重建

船舶機艙視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)具有一定的時空特性，圖像幀的特性不僅隨空間位置發(fā)生變化，也隨時間發(fā)生變化。因此，在進行圖像幀的重建時，需要結(jié)合像素的時空自回歸模型[3]和目標(biāo)邊緣擬合算法。本文設(shè)計的基于時空特征的監(jiān)控視頻壓縮感知重建原理如圖3所示。在該重建過程中，圖像幀的分塊測量、殘差重建和關(guān)鍵幀解碼是關(guān)鍵環(huán)節(jié)。編碼段信號的輸入與分塊測量可用下式表示：y1∼yL]T[x1∼xL]TφB式中：為圖像幀的列向量；為圖像幀的行向量;為高斯測量矩陣。基于時空特征的圖像幀重建模型為：{ˆαi,ˆxi}=λ1•x1.xLFAR+λ2N∑i=1∥Ciai−Rix∥。λ1λ2FAR∥Ciai−Rix∥式中：，分別為時間和空間重建誤差系數(shù)；為像素的時空自回歸模型；為像素的殘差項。本文比較了3種高斯噪聲σ=0.02/σ=0.03/σ=0.04下的視頻圖像幀目標(biāo)的像素中心定位誤差，如圖4所示。

3結(jié)　語

本文針對艦船機艙視頻監(jiān)控系統(tǒng)，開發(fā)了基于壓縮感知技術(shù)的視頻數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)，并結(jié)合邊緣檢測算法實現(xiàn)了視頻圖像的目標(biāo)識別和重構(gòu)。本文的研究對于改善現(xiàn)有視頻數(shù)據(jù)處理效果有重要意義。

參考文獻：

[1]韓彥平,呂梅柏,李言俊.基于視頻圖像的運動目標(biāo)識別與跟蹤方法研究[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報,2006,26(2):383–386.

[2]夏正洪,吳岳洲,盧國盼.基于視頻圖像處理的機場航空器沖突檢測[J].科技導(dǎo)報,2015,33(12):24–28.

[3]第43卷張翔：壓縮感知技術(shù)的艦船監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)處理•183•

作者：張翔 單位：景德鎮(zhèn)學(xué)院信息工程學(xué)院