基于张量表示的视频雪花去除算法研究与实现开题报告

全文总字数：4015字

1. 研究目的与意义（文献综述）

当今时代，计算机视觉、通信技术等的广泛使用，人们的信息获取方式已经从传统的声频到如今的画面与视频。

无论在家用的常用监控等民生领域，还是到智能交通、国防、农业、导航等高新技术领域都离不开视频的使用。

视频图像在监控等系统的采集传输过程中已经由于噪声等影响导致采集效果失真情况，因此对视频图像的还原化工作是一项重要而有意义的工作，其研究成果可以广泛用于各个领域，对计算机视觉有着推动作用。

2. 研究的基本内容与方案

设计（论文）的基本内容是：视频编码：使用张量来降维表示视频编码。建立模型：建立基于张量表示的视频雪花去除模型，模型详尽有文字和框图表示。为算法确立基础。雪花去除算法：实现基于张量表示的视频雪花去除算法，算法可对静态和动态背景下视频中的雪花进行去除。算法比较：基于张量表示的算法与已有算法性能比较分析，如与基于基于全局和局部低秩降维的视频雪花去除算法进行比较。系统实现：使用该算法设计完成一个雪花视频输入流，到输出去雪花视频存储的系统。

文档记录：对张量的视频降维的基础知识分析。针对雪花的物理特性、运动特性有详尽描述。视频去除雪花模型和算法有完善的描述记录。

设计（论文）需要重点解决的问题是：

模型建立：使用张量对视频降维表示需要考虑到视频中静态背景，动态移动物体，如汽车等，以及雪花进行分离表示。并最终合成静态背景和动态移动物体。算法实现：系统实现中，该算法是核心环节。根据前一部分建模，需要设计求解出该模型的算法，算法实现需要考虑到时间，空间使用，尽可能做到实时效果。面对已有算法，做到性能的对比。视频输出：系统根据算法需要做到去除雪花的视频输出，需要满足输出效果完好，能够实现视频的保存功能文档书写：面对系统设计，需要做到对雪花、模型、算法的详述。

3. 研究计划与安排

1、 2020/1/13—2020/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；

2、 2020/3/1—2020/4/30 ：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善

3、 2020/5/1—2020/5/25：撰写及修改毕业论文

4. 参考文献（12篇以上）

1. han z,chen xa,tang yd,et al. snowflake removal for videos via global and local low-rank decomposition[j]. ieee transactions on multimedia,2018.2. kolda t g , bader b w . tensor decompositions and applications[j]. siam review, 2009, 51(3):455-500.3. wang y , gong s . tensor discriminant analysis for view-based object recognition[c]// international conference on pattern recognition. ieee computer society, 2006.4. anastasios venetsanopoulos, haiping lu, konstantinos n. plataniotis. multilinear subspace learning: dimensionality reduction of multidimensional data[m].amercia: chapman and hall/crc, 2013.

5.崔晓兵. 基于时空特征统计学习的视频图像雨雪去除问题研究[d]. 北京邮电大学, 2014.

6.田建东, 刘连庆. 复杂气象条件下的机器人视觉[j]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(01):30-41.

7.刘志坤. 雪天获取图像清晰化处理研究[d]. 沈阳理工大学, 2012.