微小運動放大及其在水電工程監(jiān)測中的應(yīng)用.pdf

1、微小運動放大技術(shù)是一種放大影像中肉眼不可見或難以察覺的微弱變化的技術(shù)，該技術(shù)在很多領(lǐng)域都有著潛在的應(yīng)用價值。歐拉視頻放大技術(shù)是近年新提出的、非常有吸引力的微小運動放大技術(shù)，其核心包括空域分解、時域帶通濾波、運動放大以及重建等，現(xiàn)有的歐拉放大技術(shù)有線性歐拉視頻放大和相位歐拉視頻放大技術(shù)。
　　本文對現(xiàn)有的歐拉視頻放大技術(shù)進行了深入的研究，并對其中的關(guān)鍵技術(shù)進行分析。針對現(xiàn)有的歐拉視頻放大方法計算量大，需要花費大量的時間對視頻進行處理

2、的問題；以及現(xiàn)有的歐拉視頻放大方法對視頻圖像序列中的每一個像素點進行處理，放大后視頻的噪聲會隨著放大倍數(shù)的變大而增加，加上不能直觀地在視頻上選取感興趣區(qū)域的問題，本文提出了改進方案；最后將改進的方法應(yīng)用于對實際的水電工程監(jiān)測。具體研究內(nèi)容包括以下幾方面：
　　1)本文首先對顏色空間的處理以及多分辨率分解方面進行了探討，提出了基于YIQ顏色空間中的 Y通道進行運動放大處理的加速方法，從而減小計算量以達到提高算法速度的目的。實驗結(jié)果表

3、明，該加速方法使得視頻的放大處理速度有了顯著性的改善。
　　2)針對視頻的噪聲會隨著放大倍數(shù)的變大而增加，并且不能直觀地在視頻中選取感興趣區(qū)域的問題，本文提出通過前景檢測的方法將視頻包含運動信息的區(qū)域保留出來，再進行形態(tài)學濾波，最后進行運動放大處理與融合。對于運動區(qū)域的前景約束，本文比較了幾種前景檢測算法，最后選用檢測性能相對較好、并且與歐拉視頻放大方法同樣基于像素點的 Vibe算法作為本文前景約束的方法。實驗表明，對于運動放大結(jié)

4、果相對原圖像的峰值信噪比PSNR值，基于運動區(qū)域前景約束的方法比原始的歐拉視頻放大方法的要大，因此保真效果相對較好，并且改進的方法能夠針對性地對運動區(qū)域進行放大處理，不但提高了運動放大速度，而且使得被監(jiān)測目標更易凸顯出運動特征，以便于人們直接進行觀測。
　　3)探討了將歐拉視頻放大技術(shù)引入對水電工程項目的監(jiān)測，為水電工程的智能監(jiān)測提供了一個全新的研究視角。首先，給出了監(jiān)測系統(tǒng)的組成框架，并進行了簡要的分析。其次，分析了數(shù)據(jù)采集的難

5、度及其重要性，并對數(shù)據(jù)采集以及處理進行了簡要的分析。最后，將采集的數(shù)據(jù)進行試驗分析，分別探討了對普通橋梁、含拉索的大型橋梁受橫風影響或是車輛通過時的情況以及大壩建設(shè)和維護時監(jiān)測的結(jié)果，此外，對隔河巖大壩視頻進行試驗分析，并對試驗結(jié)果進行了一定的探討。試驗表明，通過歐拉視頻放大處理以后，可以明顯地觀察到橋梁、橋梁拉索、起重機以及大壩的運動情況，這對于輔助判斷出其形變特性，以便采取進一步的措施進行預警處理以及危險排除是非常有價值的，同時也為