可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值...可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。展开更多
文摘可见光视频可以提供纹理信息,而红外视频可以提供隐藏的热信息。通过2种视频的融合可以提高移动用户的视频观看体验。然而,由于移动设备资源有限,复杂的视频处理任务被迁移到资源(计算、存储和电池资源)相对丰富的微云上执行。基于均值哈希的帧间冗余检测算法被提出,将去冗之后的视频帧传输到微云等待处理,基于引导滤波器和加权二维主成分分析(W2DPCA,weighted two-dimensional principal component analysis)的视频融合算法被提出。该算法首先使用引导滤波器将待融合视频帧分成基层和细层,然后,利用改进的自适应W2DPCA融合可见光帧的基层和红外帧的基层。最后,通过组合融合基层和细层来获取融合帧。实验结果表明,帧间冗余检测方法最大限度地减少了微云中冗余数据的传输量,降低了移动设备的能耗。与现有方法相比,提出的视频融合算法得到的融合帧具有与原始帧更多的互信息和更高的结构相似度,同时融合结果也具有较高的整体标准差和峰值信噪比,所以具有更好的整体融合效果。
