[发明专利]一种基于背景模板和稀疏编码的无人机视频压缩方法有效
| 申请号： | 201811653152.6 | 申请日： | 2018-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN109714602B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 王中元;邵振峰;肖晶;何政 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04N19/90 | 分类号： | H04N19/90;H04N19/91;H04N19/124;H04N19/85 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于背景模板和稀疏编码的无人机视频压缩方法，通过收集典型地面环境的无人机视频图像，构造模板和残差训练样本集；采用背景建模方法训练模板库；通过非负稀疏编码训练稀疏编码字典；在模板库的基础上，进行模板匹配和残差计算；将残差信息进行非负稀疏分解，得到稀疏编码系数，再对系数进行量化和熵编码。采用本发明方法可有效消除无人机视频中占比最大的地面背景冗余，显著提升无人机视频压缩效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 背景 模板 稀疏 编码 无人机 视频压缩 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于背景模板和稀疏编码的无人机视频压缩方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：收集不同场景地面环境的无人机视频图像，构造模板样本数据集和残差样本数据集，分别用于后续的模板库和稀疏编码字典训练；步骤2：利用构造的模板样本数据集，采用背景建模方法训练模板样本数据集，得到模板库；步骤3：利用构造的残差样本数据集，通过非负稀疏编码训练残差样本数据集，得到稀疏编码字典；步骤4：根据步骤2训练得到的模板库，进行模板匹配和残差计算；步骤5：将步骤4中得到的残差帧往步骤3中训练的稀疏编码字典上作非负稀疏分解，得到稀疏编码系数，再对系数进行量化和熵编码。
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