一种基于傅里叶变换的改进ViBe算法

针对Vi Be算法在第1帧图像中含有运动目标时容易引入Ghost区域以及不能很好地去除阴影等问题.我们基于块的背景建模结合傅里叶变换,对Vi Be算法进行了改进.该算法对每一帧图像进行分块,在块内使用快速傅里叶变换,利用第1帧图像中每一块的直流分量建立背景模型,以后各帧与背景模型比较,检测出运动物体,最后通过扫描图像计算每一列前景像素的个数与设置的阈值进行比较,来消除阴影.实验结果表明,改进的算法可以快速的去掉Ghost区域以及很好地去除阴影.     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

一种基于空域隐藏的图像恢复改进算法

绝大多数视频图像在传输过程中皆要进行混合压缩编码,这种以去掉大量空间性和时间性冗余信息为手段的编码方式将导致解码发生一系列错误,急剧影响恢复后的图像质量.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于空域错误隐藏的图像恢复算法,该算法利用已正确接收的邻近宏块的像素值,对当前宏块边缘进行综合分析,运用方向插值算法和五点插值算法计算出宏块内边缘和平坦区域的像素值,从而对直接解码恢复出的像素值进行矫正.从实验结果来看,该算法恢复出的图像质量的PSNR值和计算复杂度皆优于传统双线性插值法和五点插值法.     

一种用于监控视频编码的高效率模式选择算法

提出了一种基于宏块级运动预检测的模式选择算法.采用低复杂度的联合运动检测准则对当前宏块运动程度进行评估.根据当前宏块与空间相邻宏块的运动程度将宏块分级,并采用不同的编码模式判决方法.该算法能较好地区分背景噪声与运动物体,并尽可能保留运动宏块细节.对一些典型监控场景视频序列的仿真实验结果显示,该算法平均节约了75.2%的编码时间.与H.264参考软件中的模式选择算法相比,该算法不但节约了1.31%的平均码率,而且平均峰值信噪比提高了约0.08dB.     

基于运动估计优化的HS光流算法研究

HS(HornSchunck)光流算法检测运动物体信息的计算量较大,不能检测到平滑区域的光流信息,并且在复杂环境下容易受到噪声影响.本文提出了一种基于运动估计的优化HS光流算法.该算法通过检测图像中的HARRIS角点,结合基于宏块的运动估计算法确定感兴趣区域,并将此感兴趣区域作为HS计算的初始运动向量,以得到光流信息.最后进行滤波去除背景噪声.试验结果表明,该算法不仅提高了计算速度,避免了背景噪声的干扰,提高了HS的鲁棒性,也解决了HS算法对平滑部分光流信息的无法检测问题.     

基于超像素运动统计的误匹配去除方法

特征匹配是实现图像配准的重要手段,然而特征匹配中往往存在大量的误匹配,对于存在非刚性形变和大位移运动的图像序列尤为严重;如何从初始匹配结果中找到准确可靠的匹配点集,是提升图像配准性能的关键.为解决上述问题,首先根据图像的空间和色彩相似性,利用改进的超像素分割算法对图像进行分割;分割后的超像素块在空间上紧密相连,严格遵循图像轮廓边缘,且在同一区域内的颜色纹理基本趋于一致,可保证内部特征点具有相同或一致的运动趋势;同时,采用ORB算子对图像进行特征提取与描述,并利用暴力匹配算法得到初始匹配点集.其次,在超像素运动一致性约束下,提出了一种基于超像素运动统计模型的误匹配去除算法.通过建立超像素网格统计模型,将初始匹配坐标分配至相应的超像素区域,利用累加器计算出每个超像素对的匹配度,将初始匹配的概率分布特性转换为统计特性.最后,根据超像素匹配度的差异,计算出正确匹配的掩膜图像,实现了误匹配点的自动识别和剔除.仿真实验结果表明,与当前的误匹配去除算法相比,本文算法不依赖于复杂的参数模型,具有较高的鲁棒性,运算速度较快,可有效去除非刚性形变图像配准过程中产生的误匹配.     

一种基于无回溯搜索方法的块匹配运动估计算法

针对视频图像的运动估计问题,提出了一种无回溯搜索的快速块匹配算法.算法基于快速模式匹配KMP算法思想,将图像中的块匹配转化为一个一维的串模式匹配.利用子块的自匹配特性,计算子块中每一个像素的next值.当模式中第j个像素与主块中的像素"失配"时,从子块的next数组中找到第r个像素继续比较,不需要回溯到开始匹配的位置.对具有不同复杂运动的视频图像进行实验,结果表明:在搜索窗口大小为(-12,-12)×(12,12)的区域内,与六边形搜索算法相比,在运算速度相同的条件下,本算法可大幅度提高运动估计的精度.     

基于运动矢量可靠性分析的视频全局运动估计

视频全局运动估计通常根据图像的运动矢量场来决定,而前景或背景中不可靠的运动矢量对运动估计的结果影响很大。为了提高估计的准确度,提出了一种基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法。该算法通过对当前帧的运动矢量场进行可靠性分析,提取图像块的匹配特征并用支持向量机的方法将运动矢量分成可靠与不可靠两类,剔除不可靠的运动矢量,用可靠运动矢量建立全局运动的线性参数模型,通过线性迭代最小二乘法求解估计参数。实验结果表明:该算法相比传统方法能够更好地消除前景或背景中不可靠运动矢量的影响,特别是在采用传统方法误差很大的情况下,该算法的结果仍十分准确。     

基于运动估计的H.264/AVC BU层码率控制算法

为解决H.264/AVC视频编码标准中码率预测不准确的问题,基于JM80提出了一种改进的BU层码率控制算法.该算法假设编码复杂度均匀分布在图像宏块的每个点上,根据宏块运动矢量预测出下一帧的编码复杂度,进而预测出宏块的量化步长和输出比特数的关系,因而比JM80采用的模型更直接和准确.该算法同时采用基于Lagrange乘子法的率失真最优准则的比特分配策略.仿真结果显示出经该算法控制后的输出码率非常接近目标码率,且和JM80中方法相比,对所有测试序列都有明显的峰值信噪比(PSNR)增益.     

判断运动复杂度的快速运动估计算法

为了提高视频压缩编码中运动估计算法的效率,提出了一种判断运动复杂度的快速运动估计算法(MC-FME算法).首先利用单帧图像的纹理信息与宏块匹配残差自适应地判断帧级运动复杂度,再利用当前宏块运动向量预测集中预测值的差异性自适应地判断宏块级运动复杂度,最后根据运动复杂度进行相应的运动估计.实验结果表明,与菱形搜索算法和分级运动估计算法相比,MC-FME算法可以在保证图像质量的前提下,匹配点数降低5%～21%,运动估计时间缩短3%～5%,从而达到加快运动估计的目的.     

网格资源的竞争调度策略

针对由于网格结点不可靠而引起网格计算不可靠的问题,提出了网格任务的分级竞争调度策略和网格计算中的容错方法,研究了网格计算的可靠性和时效性。基于竞争策略的网格任务调度机制,在保证网格计算的可靠性基础上,自动消除可靠性差、资源能力弱的结点对系统性能的影响,使得网格计算的时效性较优和总体性能最优。     

交通冲突判别的车辆运动模式分析方法

综合运用交通冲突理论与视频图像处理技术,建立了一种基于车辆运动模式的交通冲突判别方法.根据安全金字塔原理与车辆运动模式,提出全面可量化的交通冲突严重性判别指标——碰撞可能性指标及其计算公式.针对轨迹样本的时空转移特点,确定各模式类隐马尔可夫模型结构,建立了基于隐马尔可夫模型的车辆运动模式学习与预测算法.最后,建立了完整的视频分析系统并在实际交通场景中进行了测试,结果验证了本文方法的可行性与适用性.     

尺度不变特征点提取

结合传统的角点检测算法,提出一种基于高斯金字塔匹配的尺度不变特征点提取算法PBSI,首先建立高斯金字塔,在每层图像中检测Harris角点,根据高斯尺度理论自上而下找到它们在不同层的对应点,所有层上都有的匹配点就是最终的尺度不变特征点.实验结果表明本文算法具有计算简单、抗噪声能力强、稳定性好的优点.     

改进的MOPs图像匹配算法

针对MOPs算法在处理图像旋转方面的不足,提出了一种新的旋转不变的特征描述子,用以匹配存在缩放、旋转、平移的图像.用Harris角点检测算法,检测金字塔模型的每层图像,在特征点处提取旋转不变特征描述子,用特征描述子之间的匹配来寻找两图像间的匹配点,最后用RANSAC方法剔除误配点,实验结果表明比MOPs算法具有明显的优越性.     

一种改进的基于光流的鲁棒多尺度运动估计算法

基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务, 在这一领域的主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动。针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果, 严重影响运动估计精度的问题,提出一种改进的鲁棒分层的多尺度运动估计算法。该算法利用图基的双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量。实验结果表明：该算法鲁棒性好,能有效地解决遮挡背景和运动不连续而引起的界外值问题,明显地提高运动估计精度。     

结合特征融合和金字塔注意力的场景文本检测

基于深度学习的场景文本检测普遍缺少特征级的精细化,导致原本设计良好的模型不能被充分利用,提出将特征融合和特征金字塔注意力模块应用到场景文本检测.将基本特征提取网络(PixelLink算法)得到的4个特征映射层以采样后加权叠加的方式进行特征融合,并将结果送给特征金字塔注意力模块.特征融合使各层级的特征信息相结合,从而增加...     

一种新型视频误码掩错算法

针对高误码率误码信道，提出了一种新型的视频误码掩错算法．该算法充分利用信息隐藏技术提供的隐蔽信道传递编码图像序列中帧内编码帧的运动信息，并利用这些运动信息在帧内编码图像中构造了时间域误码掩错算法．实验结果表明，该算法能够对因误码造成的受损图像进行逼真地掩盖。     

基于小波变换融合图像的全局运动估计新模型

像素运动的视频序列中全局运动方式占较大比重,这是由于摄像设备的移动所造成的.金字塔算法因为其工作原理会导致图像显示不稳定,小波变换对相关联的图像能进行有效的处理以克服图像融合技术金字塔算法的不足.提出了基于小波变换融合图像的全局运动估计的的新型模态,基于小波变换的多尺度结构可以通过融合不同图像的特征来解决.实验结果证明了该算法的有效性.     

一种基于帧间信息的组合型差错掩盖算法

针对帧间编码模式的视频图像在易错信道中传输产生图像块丢失的现象,提出一种基于帧间信息的组合型差错掩盖算法以提高解码端的图像质量。根据丢失块周围已正确接收的图像块的运动矢量信息把丢失块分成低活动块和高活动块两类．对于低活动块,用平均运动矢量法来恢复丢失块;对于高活动块,根据前后帧图像具有空间结构相似性,利用凸集投影的原理采恢复丢失的图像块．实验结果表明采用本文算法恢复的图像主观和客观质量都比传统的算法要高．