基于字典學習與低秩矩陣重建的WMSN視頻去噪算法研究.pdf

1、作為一種新型的多媒體功能集成的無線傳感器設(shè)備，無線多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Multimedia Sensor Networks，WMSN）因其協(xié)作感知、檢索、處理和傳輸?shù)忍攸c而備受社會各界的關(guān)注，并被廣泛應(yīng)用于環(huán)境監(jiān)測、交通控制、智能家居、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域。隨著多媒體應(yīng)用的快速發(fā)展，對WMSN視頻質(zhì)量的要求也隨之提高。然而受外界惡劣天氣條件等因素影響，WMSN的監(jiān)測場景復(fù)雜多變，不可避免地使WMSN視頻中引入各種類型的噪聲。因

2、此，為了保證視頻監(jiān)測的可靠性及有效性，研究適用于WMSN視頻的去噪方法成為一項迫切需要進行的工作。
　　針對視頻去噪問題，本文借鑒低秩矩陣重建理論，通過深入分析WMSN檢測視頻圖像特征，設(shè)計了一種基于快速塊匹配的低秩矩陣補全混合噪聲去除算法。針對WMSN視頻中存在的混合噪聲，本算法首先利用自適應(yīng)中值濾波器對WMSN視頻進行預(yù)處理，為后續(xù)的圖像塊匹配創(chuàng)造良好條件，然后利用改進的隨機一致算法實現(xiàn)快速而準確的塊匹配搜索，將獲得的所有相似

3、圖像塊向量化并轉(zhuǎn)為矩陣的形式，構(gòu)建低秩矩陣補全去噪模型，最后選擇合適的優(yōu)化算法對模型進行求解，最終合成去噪后的視頻。實驗仿真結(jié)果證明：該算法與經(jīng)典的三維塊匹配濾波（Video Block Matching and3D Filtering Algorithm,VBM3D）算法相比在各方面均表現(xiàn)出優(yōu)越性，去噪后的視覺效果不錯。
　　然而，利用低秩模型去噪后的視頻易出現(xiàn)平坦區(qū)域過平滑的現(xiàn)象，視頻中的某些重要細節(jié)信息易被丟失。充分借鑒視頻