礦井視頻圖像壓縮與傳輸方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明專利設(shè)及一種無線通信和視頻壓縮傳輸技術(shù)，具體地說，設(shè)及礦井視頻圖 像壓縮與傳輸方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有煤礦井下視頻采集與圖像處理和傳輸系統(tǒng)采用傳統(tǒng)的視頻采集終端設(shè)備，再 經(jīng)過視頻壓縮和編碼，最后通過網(wǎng)絡(luò)傳輸，存在硬件設(shè)計(jì)復(fù)雜、可靠性低、傳輸帶寬要求高 等問題，尤其是，礦井環(huán)境中視頻圖像受噪聲干擾影響較大、存在灰度對(duì)比度低等問題，采 用傳統(tǒng)的視頻圖像壓縮與處理方法，難W在低速的無線傳感網(wǎng)絡(luò)（WSN)和Zigbee無線網(wǎng)絡(luò) 下實(shí)現(xiàn)礦井視頻圖像的無損壓縮與傳輸。傳統(tǒng)的信號(hào)獲取和處理過程主要包括采樣、壓縮、 傳輸和解壓縮四個(gè)部分，其采樣過程必須遵循Nyquist采樣定理，該種方式采樣數(shù)據(jù)量大， 先采樣后壓縮，浪費(fèi)了大量的傳感元、時(shí)間和存儲(chǔ)空間。傳統(tǒng)的數(shù)字信號(hào)處理是WNyquist 采樣定理為基礎(chǔ)，在該框架下，數(shù)字系統(tǒng)采樣的速率必須達(dá)到模擬信號(hào)帶寬的兩倍才能精 確重構(gòu)原始模擬信號(hào)。在該種情況下，寬帶模擬信號(hào)的模數(shù)轉(zhuǎn)換需要很高的采樣頻率，因此 對(duì)系統(tǒng)信號(hào)的處理能力提出了很高的軟硬件要求。另一方面，在實(shí)際應(yīng)用中，為了節(jié)約存儲(chǔ) 空間，降低計(jì)算復(fù)雜度和傳輸成本，需要對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，也即采集到的大量的數(shù) 據(jù)在編碼的過程中會(huì)被拋棄，在該一過程中浪費(fèi)了大量的資源。因而，人們迫切需要去尋求 新的數(shù)據(jù)采集和處理的方法。
[0003] 2006年，Donoho等提出了壓縮感知（CompressedSensing,C巧理論，通過分析信 號(hào)本身的稀疏矩陣，試圖突破傳統(tǒng)信息論中的帶寬瓶頸，對(duì)信號(hào)處理和壓縮極限產(chǎn)生了很 大的提升。CS理論是近年來信息處理領(lǐng)域發(fā)展迅速的一個(gè)理論分支，它的出現(xiàn)為WSN研究 和無線視頻圖像的壓縮處理提供了一個(gè)新思路。該理論表明，如果信號(hào)是可壓縮的或在某 個(gè)變換域是稀疏的，那么就可W用一個(gè)與變換基不相關(guān)的觀測(cè)矩陣將變換所得的高維信號(hào) 投影到一個(gè)低維空間上，然后通過求解一個(gè)稀疏優(yōu)化問題來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重構(gòu)，可W用 遠(yuǎn)低于采樣定理要求的采樣次數(shù)重構(gòu)信號(hào)。
[0004]CS理論在信號(hào)獲取的同時(shí)，就對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)貕嚎s，相較傳統(tǒng)的信號(hào)獲取和處 理過程而言，壓縮感知理論針對(duì)可稀疏表示的信號(hào)，能夠?qū)?shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)壓縮合二為一， 該使其在信號(hào)處理領(lǐng)域有著突出的優(yōu)點(diǎn)和廣闊的應(yīng)用前景。已有研究表明，在WSN中利用 CS技術(shù)能有效地減少數(shù)據(jù)采集和傳輸過程中的能量消耗，降低傳輸帶寬。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的主要目的在于解決上述不足之處，為了克服現(xiàn)有WSN、zigbee等無線網(wǎng) 絡(luò)中井下人員定位系統(tǒng)和監(jiān)控系統(tǒng)難W傳輸實(shí)時(shí)視頻圖像的問題，本發(fā)明提出了一種對(duì)礦 井視頻圖像進(jìn)行壓縮處理與傳輸?shù)姆椒?，將基于壓縮感知理論的樹結(jié)構(gòu)正交匹配追蹤算法 運(yùn)用于井下視頻信號(hào)的圖像壓縮與處理，旨在實(shí)現(xiàn)礦井視頻圖像的實(shí)時(shí)傳輸。利用礦井多 徑衰落信道環(huán)境下視頻圖像信號(hào)的稀疏性矩陣特征，通過樹結(jié)構(gòu)來確定信號(hào)支撐，縮小了 算法的捜索范圍，有效提高了重構(gòu)信號(hào)的稀疏性，使壓縮后的圖像體積大幅減小，并基于上 述方法提出了一種基于正交匹配追蹤的礦井視頻圖像壓縮處理與傳輸?shù)难b置，該裝置集視 頻采集、視頻編碼、無線傳輸和圖像顯示于一體，旨在通過井下WSN、zigbee等無線網(wǎng)絡(luò)實(shí) 現(xiàn)圖像傳輸?shù)膶?shí)時(shí)性要求。
[0006] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是；一種礦井視頻圖像壓縮與傳輸方法及裝置，采用基于 壓縮感知的無損圖像壓縮與處理算法，用于實(shí)現(xiàn)井下視頻信號(hào)的壓縮采樣、稀疏表示和重 構(gòu)算法，并將視頻采集端產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，然后通過無線接口發(fā)送到視頻接收端， 視頻接收端將接收到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮，然后再輸出到顯示設(shè)備上。
[0007] 所述礦井視頻圖像壓縮處理與傳輸方法，包括W下步驟：
[0008] 步驟一、信號(hào)的壓縮采樣；獲取視頻圖像信號(hào)的稀疏性矩陣特征，輸入NXM維的 觀測(cè)量矩陣〇，觀測(cè)結(jié)果y，稀疏度K;
[0009] 步驟二、信號(hào)的稀疏表示；利用信號(hào)y=cDx+e的稀疏特性，逼近與重構(gòu)原始信號(hào) X的稀疏向量i;其中，yGN為觀測(cè)向量，XGM是滿足稀疏特征的權(quán)重向量，〇GNXM是 M個(gè)特征列向量構(gòu)成的正交字典，秩滿足rank(O) =N，且各個(gè)特征向量II〇i|I=l，i= 1，2,…，M，e為噪聲殘差，是服從零均值、方差為0 2的隨機(jī)高斯噪聲.
[0010] 步驟S、信號(hào)的重構(gòu)；重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)包括W下子步驟，
[0011] 4. 1)重構(gòu)算法初始化，估計(jì)信號(hào)文=0,觀測(cè)矩陣〇所選列向量的索引集八二0，迭代 次數(shù)t= 1，噪尸殘差e〇=y，殘差闊值et虹eshoid二IIet-Gt-iI 12;
[0012] 4. 2)尋找觀測(cè)矩陣〇的列向量與噪聲殘差e之間相關(guān)系數(shù)最大時(shí)的列向量索引 入，使^滿巧
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種礦井視頻圖像壓縮與傳輸方法，其特征在于，所述礦井視頻圖像壓縮與傳輸方 法，采用基于壓縮感知的圖像壓縮與處理算法，用于實(shí)現(xiàn)礦井視頻信號(hào)的壓縮采樣、稀疏表 示和重構(gòu)算法，包括以下步驟： 步驟1、信號(hào)的壓縮采樣：獲取視頻圖像信號(hào)的稀疏性矩陣特征； 步驟2、信號(hào)的稀疏表示：利用信號(hào)y=Ox+e的稀疏特性，逼近與重構(gòu)原始信號(hào)x的稀 疏向量^其中，yeN為觀測(cè)向量，xgM是滿足稀疏特征的權(quán)重向量，〇gNXM是M個(gè) 特征列向量構(gòu)成的正交字典，秩滿足rank(C>) =N，且各個(gè)特征向量| | | | = 1，i= 1， 2, ...，M，e為噪聲殘差，是服從零均值、方差為〇2的隨機(jī)高斯噪聲； 步驟3、信號(hào)的重構(gòu)：重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)包括以下子步驟， 4. 1)重構(gòu)算法初始化，估計(jì)信號(hào)￡=0,觀測(cè)矩陣〇所選列向量的索引集A=0，迭代次 數(shù)t= 1，噪聲殘差y，殘差閾值e thresholdII?t?t~lII2? 4. 2)尋找觀測(cè)矩陣?的列向量與噪聲殘差e之間相關(guān)系數(shù)最大時(shí)的列向量索引A， 使入滿義
4. 3)將觀測(cè)向量y投影到字典〇的一個(gè)特征向量〇X(l上，計(jì)算噪聲殘差e1=y-〈y， 〇其中一占①正交，且滿足| |y| | 2= |〈y，①X(l>|2+| |e」I2; 4.4)更新索引集At=AhU{人t}，記錄所選列向j
4. 5)求解稀疏信號(hào)估t
并賦值=丨； 4. 6)更新噪聲殘差A(yù)=7-<1\元，t=t+1 ; 4.7)作觀測(cè)向量y=Ox到字典〇的下一個(gè)特征向量的投影，并計(jì)算噪聲殘差
，使噪聲殘差I(lǐng)IetII2最??； 4. 8)判斷是否停止迭代；若存在| |et+1-et | 12彡e，當(dāng)| |e11 12<etostold時(shí)迭代結(jié)束， 否則返回子步驟4. 2)繼續(xù)迭代、求解最優(yōu)解，直到滿足條件為止； 步驟4、輸出稀疏估計(jì)信號(hào)
$中，= 〇 ; 步驟5、恢復(fù)信號(hào)：將稀疏信號(hào)S逆變換恢復(fù)得到圖像的原始信號(hào)x。
2. -種礦井視頻圖像壓縮與傳輸裝置，應(yīng)用于所述礦井視頻圖像壓縮與傳輸方法，其 特征在于，對(duì)視頻采集端產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，然后通過無線接口發(fā)送到視頻接收端， 視頻接收端將接收到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮，然后再輸出到顯示終端；其特征還在于， 所述礦井視頻圖像壓縮與傳輸裝置，包括：信號(hào)采集設(shè)備（10)、信號(hào)接收設(shè)備（20)、和 無線通信接口（30);其中，所述信號(hào)采集設(shè)備（10)，用于進(jìn)行視頻采集、圖像編碼、信號(hào)發(fā) 送，所述信號(hào)接收設(shè)備（20)，用于進(jìn)行視頻信號(hào)接收、圖像解碼、視頻處理和圖像顯示，所述 信號(hào)采集設(shè)備（10)與信號(hào)接收設(shè)備（20)通過無線通信接口（30)連接；所述系統(tǒng)無線通信 接口采用Zigbee、WiFi或/和WCDMA、WiMAX或/和LTE空中接口，用于從信號(hào)采集設(shè)備向 信號(hào)接收設(shè)備發(fā)送視頻信號(hào)；以及 所述信號(hào)采集設(shè)備（10)包括視頻采集單元（101)、圖像編碼單元（102)、無線發(fā)射單 元（103);其中，所述視頻采集單元（101)，用于連續(xù)圖像的采集，并將采集到的圖像傳送到 圖像編碼單元（102)進(jìn)行壓縮編碼；所述圖像編碼單元（102)，用于對(duì)視頻采集單元（101) 采集到的圖像進(jìn)行壓縮編碼，包括矩陣模塊（102A)、存儲(chǔ)模塊（102B)、乘法模塊（102C)和 轉(zhuǎn)發(fā)模塊（102D);所述矩陣模塊（102A)，用于生成壓縮感知矩陣；所述存儲(chǔ)模塊（102B)，用 于存儲(chǔ)矩陣模塊（102A)生成的壓縮感知矩陣；所述乘法模塊（102C)，用于將視頻采集單元 (101)采集到的圖像與存儲(chǔ)模塊（102B)存儲(chǔ)的壓縮感知矩陣相乘，以得到壓縮編碼后的圖 像編碼；所述轉(zhuǎn)發(fā)模塊（102D)，用于將壓縮編碼后的圖像編碼以碼流形式發(fā)送到無線發(fā)射 單元（103);所述無線發(fā)射單元（103)，用于將壓縮編碼后的圖像通過WSN、zigbee等無線網(wǎng) 絡(luò)傳輸?shù)揭曨l接收終端（201); 所述信號(hào)接收設(shè)備（20)包括無線接收單元（201)、圖像解碼單元（202)和視頻合成單 元（203); 所述無線接收單元（201)，用于通過WSN、zigbee等無線網(wǎng)絡(luò)接收由信號(hào)采集設(shè)備（10) 壓縮編碼后的圖像編碼； 所述圖像解碼單元（202)，用于對(duì)壓縮編碼后的圖像編碼進(jìn)行解碼恢復(fù)，包括矩陣模 塊（202A)、存儲(chǔ)模塊（202B)、乘法模塊（202C)和校正模塊（202D);其中：所述矩陣模塊 (202A)，用于生成稀疏表達(dá)矩陣；所述存儲(chǔ)模塊（202B)，用于存儲(chǔ)矩陣模塊生成的稀疏表 達(dá)矩陣；所述乘法模塊（202C)，用于計(jì)算壓縮編碼后的圖像編碼與稀疏表達(dá)矩陣的正交基 矩陣；所述校正模塊（202D)，用于計(jì)算正交基矩陣與壓縮編碼后的圖像編碼的噪聲殘差， 并迭代計(jì)算、校正得到稀疏解碼后的恢復(fù)圖像； 所述視頻合成單元（203)，用于將稀疏解碼后的恢復(fù)圖像合并為連續(xù)視頻。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，信號(hào)采集設(shè)備（10)和信號(hào)接收設(shè)備（20)包括手持移 動(dòng)臺(tái)、車載移動(dòng)臺(tái)、穿戴式移動(dòng)終端和無線攝像機(jī)等通信裝置。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的信號(hào)采集設(shè)備（10)和信號(hào)接收設(shè)備（20)，其特征在于，所述 信號(hào)采集設(shè)備（10)和信號(hào)接收設(shè)備（20)為本質(zhì)安全型防爆裝置。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種礦井視頻圖像壓縮與傳輸方法，采用基于壓縮感知的無損圖像壓縮與處理算法，用于實(shí)現(xiàn)井下視頻信號(hào)的壓縮采樣、稀疏表示和重構(gòu)算法，并將視頻采集端產(chǎn)生的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，然后通過無線接口發(fā)送到視頻接收端，視頻接收端將接收到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行解壓縮，然后再輸出到顯示設(shè)備上。本發(fā)明進(jìn)一步公開了一種礦井視頻圖像壓縮與傳輸裝置。該裝置采用無線傳輸方式，圖像壓縮處理和傳輸能力強(qiáng)，滿足礦用特定使用環(huán)境和安全要求，適用于煤礦井下無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的視頻監(jiān)控和移動(dòng)目標(biāo)監(jiān)控，有效提高了井下視頻圖像的壓縮處理和傳輸能力，保證了礦井WSN、Zigbee無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下視頻信號(hào)的實(shí)時(shí)性傳輸。
【IPC分類】H04N19-42, H04N19-90, H04N7-18
【公開號(hào)】CN104811664
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510201171
【發(fā)明人】張帆
【申請(qǐng)人】中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)
【公開日】2015年7月29日
【申請(qǐng)日】2015年4月27日