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        遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化方法

        2016-11-14 00:01:37武衛(wèi)翔
        電子技術(shù)與軟件工程 2016年18期
        關(guān)鍵詞:視頻特征提取遠(yuǎn)程

        武衛(wèi)翔

        摘 要

        對遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控中關(guān)鍵幀識(shí)別,提高視頻信息的分析鑒別能力。提出一種基于遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像多尺度關(guān)鍵幀提取的自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化方法,首先構(gòu)建視頻圖像的采集模型,然后對采集的圖像進(jìn)行小波降噪處理,對輸出的降噪圖像通過多尺度關(guān)鍵幀提取進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)圖像特征提取和信息識(shí)別。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注,提高了對圖像信息的檢測識(shí)別能力,圖像的輸出峰值信噪比較高,準(zhǔn)確識(shí)別概率提高。

        【關(guān)鍵詞】遠(yuǎn)程 視頻 監(jiān)控圖像 特征提取

        隨著多媒體通信和網(wǎng)絡(luò)視頻發(fā)布和傳輸?shù)难杆倨占?,對視頻傳輸?shù)目煽啃詡鬏斒且曨l圖像的識(shí)別提出了更高的要求,實(shí)時(shí)傳輸高質(zhì)量的視頻圖像是一項(xiàng)很困難的任務(wù),當(dāng)今,網(wǎng)絡(luò)多媒體視頻和圖像文件傳輸?shù)难杆僭鲩L,需要通過對大規(guī)模的遠(yuǎn)程監(jiān)控圖像進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注,降低圖像傳輸和識(shí)別過程中的丟包率。研究遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化方法,實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控中關(guān)鍵幀識(shí)別,提高視頻信息的分析鑒別能力,相關(guān)的算法研究受到人們的極大重視,傳統(tǒng)方法中,對視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注方法主要采用的是小波尺度特征提取方法、幀差時(shí)間序列分析方法等,上述方法在進(jìn)行視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注中存在計(jì)算開銷過大,識(shí)別精度不高等問題,對此,本文提出一種基于遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像多尺度關(guān)鍵幀提取的自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化方法,首先構(gòu)建視頻圖像的采集模型,采用優(yōu)化的特征提取算法實(shí)現(xiàn)對圖像的自動(dòng)標(biāo)注,改善圖像的標(biāo)注和識(shí)別性能,最后通過仿真實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了性能測試,得出有效性結(jié)論。

        1 遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的采集和預(yù)處理

        首先構(gòu)建遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的采集模型,進(jìn)行視頻幀差分析,采用基于隱馬爾科夫模型構(gòu)建視頻傳輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的采集,遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)化標(biāo)注將在實(shí)現(xiàn)智能交通控制、視頻安防監(jiān)控和火災(zāi)現(xiàn)場視頻傳輸?shù)阮I(lǐng)域中發(fā)揮重要作用,因此,研究遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的自動(dòng)化標(biāo)注方法和優(yōu)化傳輸技術(shù)具有重要價(jià)值,構(gòu)建視頻傳輸網(wǎng)絡(luò)通信結(jié)構(gòu)模型是進(jìn)行編碼算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ),在遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注的整個(gè)流程中,采用編碼調(diào)度方法參與單項(xiàng)模塊的圖像信息編碼,進(jìn)行局部信息提取,核算出每一項(xiàng)中的編碼參數(shù),將遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的采集模型轉(zhuǎn)化為視頻關(guān)鍵幀時(shí)間序列的重排和信息特征排布問題,在視頻圖像的域特征點(diǎn)通過Harris角點(diǎn)檢測進(jìn)行特征點(diǎn)標(biāo)記,基于上述設(shè)計(jì)原理,得到遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像采集的第i行第j個(gè)像素對應(yīng)像素信息為:

        (1)

        其中,1≤k≤P為圖像平均灰度假定已求得域特征點(diǎn)預(yù)置亂因子,則可以得到:

        (2)

        其中:Rminn(d)—遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的最小置亂距離表達(dá)式;N— 參與特征點(diǎn)標(biāo)注的點(diǎn)個(gè)數(shù);— 遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像在高光譜區(qū)域塊相位特性。

        根據(jù)上述采集模型,采用小波降噪方法進(jìn)行圖像降噪,得到圖像的降噪輸出為:

        (3)

        其中,I(K)(i,j)為k階匹配像素級(jí),對小波降噪輸出的圖像進(jìn)行特征提取,進(jìn)行自動(dòng)化標(biāo)注。

        2 特征提取及圖像的自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化

        對輸出的降噪圖像通過多尺度關(guān)鍵幀提取進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)圖像特征提取和信息識(shí)別。采用關(guān)鍵幀信息分解方法構(gòu)建遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的RGB分量,在域特征點(diǎn)關(guān)聯(lián)區(qū)間內(nèi)存在兩個(gè)信息特征區(qū)域進(jìn)行加權(quán)處理,表達(dá)式為:

        (4)

        構(gòu)建一幅遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的M×N維灰度圖像,采用信息編碼方法進(jìn)一步進(jìn)行圖像加密的特征提取,得到:

        (5)

        采用區(qū)域分割得到圖像多尺度關(guān)鍵幀提取的遞推公式如下:

        (6)

        用Xi,j來表示(i,j)位置處遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像的灰度值,且:

        (7)

        其中:PS1(d)為圖像特征點(diǎn)的關(guān)聯(lián)特性表達(dá)式;RS1(d)為采樣點(diǎn)的關(guān)聯(lián)特征信息,形成圖像的特征加密點(diǎn)庫,對于原始點(diǎn)庫,通過關(guān)鍵幀提取,實(shí)現(xiàn)圖像自動(dòng)化標(biāo)注。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        為了驗(yàn)證本文算法在實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像多尺度關(guān)鍵幀提取及自動(dòng)標(biāo)注中的性能,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像采集的分辨率是321×1240,測試樣本集為1000,得到原始圖像和進(jìn)行圖像自動(dòng)標(biāo)注的輸出結(jié)果如圖1所示。計(jì)算得出,采用本文方法進(jìn)行圖像處理,輸出圖像的峰值信噪比為52.23dB,比傳統(tǒng)方法提高了 12dB,而準(zhǔn)確標(biāo)注概率為99.76%,傳統(tǒng)方法為67.09%,仿真結(jié)果展示了本文方法的優(yōu)越性。

        4 結(jié)束語

        本文提出一種基于遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像多尺度關(guān)鍵幀提取的自動(dòng)標(biāo)注優(yōu)化方法,構(gòu)建視頻圖像的采集模型,然后對采集的圖像進(jìn)行小波降噪處理,對輸出的降噪圖像通過多尺度關(guān)鍵幀提取進(jìn)行自動(dòng)標(biāo)注,實(shí)現(xiàn)圖像特征提取和信息識(shí)別。研究得出,采用該方法進(jìn)行遠(yuǎn)程視頻監(jiān)控圖像自動(dòng)標(biāo)注,提高了對圖像信息的檢測識(shí)別能力,圖像的輸出峰值信噪比較高,準(zhǔn)確識(shí)別概率提高,具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

        參考文獻(xiàn)

        [1]李進(jìn),金龍旭,李國寧.適于星上應(yīng)用的高光譜圖像無損壓縮算法[J].光譜學(xué)與光譜分析,2012,32(08):2264-2269.

        [2]郝帥,程詠梅,馬旭,等.無人直升機(jī)視覺著艦中合作目標(biāo)角點(diǎn)檢測算法[J].西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2013,31(04):653-659.

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