本发明专利技术公开了一种矿井视频图像压缩与传输方法，采用基于压缩感知的无损图像压缩与处理算法，用于实现井下视频信号的压缩采样、稀疏表示和重构算法，并将视频采集端产生的视频数据进行压缩，然后通过无线接口发送到视频接收端，视频接收端将接收到的视频数据进行解压缩，然后再输出到显示设备上。本发明专利技术进一步公开了一种矿井视频图像压缩与传输装置。该装置采用无线传输方式，图像压缩处理和传输能力强，满足矿用特定使用环境和安全要求，适用于煤矿井下无线网络环境的视频监控和移动目标监控，有效提高了井下视频图像的压缩处理和传输能力，保证了矿井WSN、Zigbee无线网络环境下视频信号的实时性传输。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术专利设及一种无线通信和视频压缩传输技术，具体地说，设及矿井视频图 像压缩与传输方法及装置。
技术介绍
现有煤矿井下视频采集与图像处理和传输系统采用传统的视频采集终端设备，再 经过视频压缩和编码，最后通过网络传输，存在硬件设计复杂、可靠性低、传输带宽要求高 等问题，尤其是，矿井环境中视频图像受噪声干扰影响较大、存在灰度对比度低等问题，采 用传统的视频图像压缩与处理方法，难W在低速的无线传感网络（WSN)和Zigbee无线网络 下实现矿井视频图像的无损压缩与传输。传统的信号获取和处理过程主要包括采样、压缩、 传输和解压缩四个部分，其采样过程必须遵循Nyquist采样定理，该种方式采样数据量大， 先采样后压缩，浪费了大量的传感元、时间和存储空间。传统的数字信号处理是WNyquist 采样定理为基础，在该框架下，数字系统采样的速率必须达到模拟信号带宽的两倍才能精 确重构原始模拟信号。在该种情况下，宽带模拟信号的模数转换需要很高的采样频率，因此 对系统信号的处理能力提出了很高的软硬件要求。另一方面，在实际应用中，为了节约存储 空间，降低计算复杂度和传输成本，需要对采集到的数据进行压缩，也即采集到的大量的数 据在编码的过程中会被抛弃，在该一过程中浪费了大量的资源。因而，人们迫切需要去寻求 新的数据采集和处理的方法。 2006年，Donoho等提出了压缩感知（CompressedSensing,C巧理论，通过分析信 号本身的稀疏矩阵，试图突破传统信息论中的带宽瓶颈，对信号处理和压缩极限产生了很 大的提升。CS理论是近年来信息处理领域发展迅速的一个理论分支，它的出现为WSN研究 和无线视频图像的压缩处理提供了一个新思路。该理论表明，如果信号是可压缩的或在某 个变换域是稀疏的，那么就可W用一个与变换基不相关的观测矩阵将变换所得的高维信号 投影到一个低维空间上，然后通过求解一个稀疏优化问题来实现信号的精确重构，可W用 远低于采样定理要求的采样次数重构信号。CS理论在信号获取的同时，就对数据进行适当地压缩，相较传统的信号获取和处 理过程而言，压缩感知理论针对可稀疏表示的信号，能够将数据采集和数据压缩合二为一， 该使其在信号处理领域有着突出的优点和广阔的应用前景。已有研究表明，在WSN中利用 CS技术能有效地减少数据采集和传输过程中的能量消耗，降低传输带宽。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于解决上述不足之处，为了克服现有WSN、zigbee等无线网 络中井下人员定位系统和监控系统难W传输实时视频图像的问题，本专利技术提出了一种对矿 井视频图像进行压缩处理与传输的方法，将基于压缩感知理论的树结构正交匹配追踪算法 运用于井下视频信号的图像压缩与处理，旨在实现矿井视频图像的实时传输。利用矿井多 径衰落信道环境下视频图像信号的稀疏性矩阵特征，通过树结构来确定信号支撑，缩小了 算法的捜索范围，有效提高了重构信号的稀疏性，使压缩后的图像体积大幅减小，并基于上 述方法提出了一种基于正交匹配追踪的矿井视频图像压缩处理与传输的装置，该装置集视 频采集、视频编码、无线传输和图像显示于一体，旨在通过井下WSN、zigbee等无线网络实 现图像传输的实时性要求。 本专利技术采用的技术方案是；一种矿井视频图像压缩与传输方法及装置，采用基于 压缩感知的无损图像压缩与处理算法，用于实现井下视频信号的压缩采样、稀疏表示和重 构算法，并将视频采集端产生的视频数据进行压缩，然后通过无线接口发送到视频接收端， 视频接收端将接收到的视频数据进行解压缩，然后再输出到显示设备上。 所述矿井视频图像压缩处理与传输方法，包括W下步骤： 步骤一、信号的压缩采样；获取视频图像信号的稀疏性矩阵特征，输入NXM维的 观测量矩阵〇，观测结果y，稀疏度K; 步骤二、信号的稀疏表示；利用信号y=cDx+e的稀疏特性，逼近与重构原始信号 X的稀疏向量i;其中，yGN为观测向量，XGM是满足稀疏特征的权重向量，〇GNXM是 M个特征列向量构成的正交字典，秩满足rank(O) =N，且各个特征向量II〇i|I=l，i= 1，2,…，M，e为噪声残差，是服从零均值、方差为0 2的随机高斯噪声. 步骤S、信号的重构；重构算法实现包括W下子步骤， 4. 1)重构算法初始化，估计信号文=0,观测矩阵〇所选列向量的索引集八二0，迭代 次数t= 1，噪尸残差e〇=y，残差阔值et虹eshoid二IIet-Gt-iI 12; 4. 2)寻找观测矩阵〇的列向量与噪声残差e之间相关系数最大时的列向量索引 入，使^满巧【主权项】1. 一种矿井视频图像压缩与传输方法，其特征在于，所述矿井视频图像压缩与传输方 法，采用基于压缩感知的图像压缩与处理算法，用于实现矿井视频信号的压缩采样、稀疏表 示和重构算法，包括以下步骤： 步骤1、信号的压缩采样：获取视频图像信号的稀疏性矩阵特征； 步骤2、信号的稀疏表示：利用信号y=Ox+e的稀疏特性，逼近与重构原始信号x的稀 疏向量^其中，yeN为观测向量，xgM是满足稀疏特征的权重向量，〇gNXM是M个 特征列向量构成的正交字典，秩满足rank(C>) =N，且各个特征向量| | | | = 1，i= 1， 2, ...，M，e为噪声残差，是服从零均值、方差为〇2的随机高斯噪声； 步骤3、信号的重构：重构算法实现包括以下子步骤， 4. 1)重构算法初始化，估计信号￡=0,观测矩阵〇所选列向量的索引集A=0，迭代次 数t= 1，噪声残差y，残差阈值e thresholdII?t?t~lII2? 4. 2)寻找观测矩阵?的列向量与噪声残差e之间相关系数最大时的列向量索引A， 使入满义4. 3)将观测向量y投影到字典〇的一个特征向量〇X(l上，计算噪声残差e1=y-〈y， 〇其中一占①正交，且满足| |y| | 2= |〈y，①X(l>|2+| |e」I2; 4.4)更新索引集At=AhU{人t}，记录所选列向j4. 5)求解稀疏信号估t并赋值=丨； 4. 6)更新噪声残差A=7-<1\元，t=t+1 ; 4.7)作观测向量y=Ox到字典〇的下一个特征向量的投影，并计算噪声残差，使噪声残差IIetII2最小； 4. 8)判断是否停止迭代；若存在| |et+1-et | 12彡e，当| |e11 12<etostold时迭代结束， 否则返回子步骤4. 2)继续迭代、求解最优解，直到满足条件为止； 步骤4、输出稀疏估计信号$中，= 〇 ; 步骤5、恢复信号：将稀疏信号S逆变换恢复得到图像的原始信号x。2. -种矿井视频图像压缩与传输装置，应用于所述矿井视频图像压缩与传输方法，其 特征在于，对视频采集端产生的视频数据进行压缩，然后通过无线接口发送到视频接收端， 视频接收端将接收到的视频数据进行解压缩，然后再输出到显示终端；其特征还在于， 所述矿井视频图像压缩与传输装置，包括：信号采集设备（10)、信号接收设备（20)、和 无线通信接口（30);其中，所述信号采集设备（10)，用于进行视频采集、图像编码、信号发 送，所述信号接收设备（20)，用于进行视频信号接收、图像解码、视频处理和图像显示，所述 信号采集设备（1本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种矿井视频图像压缩与传输方法，其特征在于，所述矿井视频图像压缩与传输方法，采用基于压缩感知的图像压缩与处理算法，用于实现矿井视频信号的压缩采样、稀疏表示和重构算法，包括以下步骤：步骤1、信号的压缩采样：获取视频图像信号的稀疏性矩阵特征；步骤2、信号的稀疏表示：利用信号y＝Φx+e的稀疏特性，逼近与重构原始信号x的稀疏向量其中，y∈N为观测向量，x∈M是满足稀疏特征的权重向量，Φ∈N×M是M个特征列向量构成的正交字典，秩满足rank(Φ)＝N，且各个特征向量||Φi||＝1，i＝1，2，...，M，e为噪声残差，是服从零均值、方差为σ2的随机高斯噪声；步骤3、信号的重构：重构算法实现包括以下子步骤，4.1)重构算法初始化，估计信号观测矩阵Φ所选列向量的索引集迭代次数t＝1，噪声残差e0＝y，残差阈值ethreshold＝||et‑et‑1||2；4.2)寻找观测矩阵Φ的列向量与噪声残差e之间相关系数最大时的列向量索引λ，使λ满足λt=argmaxj|<et-1,Φj>|;]]>4.3)将观测向量y投影到字典Φ的一个特征向量Φλ0上，计算噪声残差e1＝y‑<y，Φλ0>，其中e1与Φ正交，且满足||y||2＝|<y，Φλ0>|2+||e1||2；4.4)更新索引集Λt＝Λt‑1∪{λt}，记录所选列向量4.5)求解稀疏信号估计并赋值4.6)更新噪声残差t＝t+1；4.7)作观测向量y＝Φx到字典Φ的下一个特征向量Φλj的投影，并计算噪声残差使噪声残差||et||2最小；4.8)判断是否停止迭代；若存在||et+1‑et||2≤ε，当||et||2＜ethreshold时迭代结束，否则返回子步骤4.2)继续迭代、求解最优解，直到满足条件为止；步骤4、输出稀疏估计信号：其中，步骤5、恢复信号：将稀疏信号逆变换恢复得到图像的原始信号x。...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：张帆，
申请(专利权)人：中国矿业大学北京，
类型：发明
国别省市：北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。