基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

基于快速运动估计算法UMHexagonS的研究

UMHexagonS算法已经被视频编码标准H．264正式采纳作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能够保持较好的率失真性能。本文结合JM10．2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行了改进。通过利用运动矢量间性,采用一种新的自适应的非对称十字形模板来代替原算法中的非对称十字形模板,并将改进的算法在JM10．2测试模型上进行了验证,,实验结果表明,本文建议的方法在保证编码性能的同时,可以有效减少运动估计所需要的时问。     

H．264视频编码快速运动估计算法研究

快速运动估计算法一直是视频编码技术的研究热点，近年来涌现了许多基于块匹配的快速运动估计算法，包括UMHexagonS及EPZS等算法。视频编码标准H．264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90％以上，同时能保持较好的率失真性能。EPZS算法在运算速度和率失真性能上与UMttexagonS算法大致相近．因此H．264JM10．0官方参考软件也引入了该算法。本文对UMHexagonS算法和EPZS算法进行了介绍，对其特点及性能进行了分析，并作了比较，同时提出了改进UMHexagonS算法的一些意见。     

AVS视频编码中运动估计算法的改进

简要介绍了AVS标准的发展和现状,对其运动估计算法的技术特点与流程进行了详细分析,并与H．264的相应技术做了比较。针对原算法,在子象素运动估计上做了改进与优化,提出了一种新的基于整象素SAD的快速子象素运动估计算法。经验证该方法在基本保持性能的前提下,较大程度地降低了运动估计算法的复杂度。     

基于运动矢量相关性的序列图象压缩编码

本文介绍数字视频信号的高效率压缩编码系统这一系统采用了基于运动矢量相关性的块匹配快速算法，有效地改进了运动检测的精度和效率，从而提高了压缩比．计算机模拟的结果对序列图象的压缩率达到２９，解码恢复后得到的图象质量优良．     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

安全监控系统中的运动检测和运动方向的判定

针对安全监控系统中的运动检测及运动方向判定问题进行了探讨．详细讨论了运动检测中帧差法的优缺点，并设计了快速实现算法，同时提出了对原有方法的改进．针对运动方向的判断，主要讨论了基于平移的块运动估计。     

基于像素特征的运动块补偿算法

提出一种基于像素特征的运动块补偿算法.该算法充分利用视频图像的亮度特征与运动关系,实现了基于目标亮度特征进行分割运动块.同时针对视频图像目标运动特点,求得相应的运动方程,更加准确的反映了目标物体的真实运动,得到较为真实的运动矢量场.实验结果表明,与传统的快速分类搜索(CFS)、全搜索法(FS)相比,使用本文算法得到的视频图像帧,具有更加真实的运动矢量场,并且PSNR值相对CFS大约有20 dB的提高.     

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.     

一种预测三步搜索算法

提出了一种用于运动估计的预测三步搜索(PTSS)算法，它是基于三步搜索(TSS)算法，同时充分利用了运动向量场的空间和时间相关性的一种块匹配运动估计算法。该算法特别适用于视频格式转换的运动补偿插值。实验结果表明，与传统的TSS、新三步搜索(NTSS)、全搜索(FS)算法相比，利用PTSS算法补偿得到的图像帧，其图像的主观质量有明显的提高，具有更加平滑的运动矢量场，且图像帧同原始帧之间的最小平方误差(MSE)最小。     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于逻辑相似性的运动检索算法

针对基于内容的人体运动检索问题,提出了一种基于逻辑相似性的运动数据检索方法。首先,针对特定人体运动序列数据,使用自组织网络映射算法对运动数据进行预处理,找出运动数据帧的最佳匹配单元。然后,应用数据编码规则对匹配单元进行量化及编码处理,获得基于符号化表示的运动描述符。基于符号化表示的描述符建立运动序列索引机制,应用多分辨率框架进行运动模式匹配。最后,按照模式匹配结果进行运动相似性排序,输出检索结果。在CMU运动数据库中的试验结果表明了算法有效性。     

基于灰度编码位平面匹配的视频图像稳定技术

介绍了灰度编码的位平面匹配算法的原理，该算法对图像序列灰度值信息编码形成位平面，对局部区域的运动参数进行位平面匹配估计，再根据局部运动参数和统计规律估计全局运动参数，并给出了应用该原理进行视频图像稳定处理的应用例子。     

相关块匹配运动估计算法

对ＭＡＤ准则的块匹配算法在运动矢量一致性和抗噪声方面性能欠佳提出了相关块匹配运动估计算法。模拟实验表明，新算法在传统算法的基础上具有更好的运动矢量一致性。     

电视信号运动估值算法的改进

本文提出了一种改进的用于电视信号运动估值的块匹配算法。这种算法是在交叉块匹配法的基础上提出的，并且可用于提高其它几种快速块匹配算法的准确率。该算法运算量较小，运动估值的准确率较高。另外，本文也给出一些实验结果来证明该算法的可行性和有效性。     

基于高效二阶最小化的运动模糊目标跟踪算法

针对运动模糊严重时容易导致目标跟踪失败的问题,提出了基于高效二阶最小化(ESM)的模板匹配目标跟踪算法.首先提出一种运动模糊模板匹配的图像构造模型.然后引入ESM算法,在ESM算法基础上,用改进的高效二阶最小化(ESM-MB)算法跟踪运动模板.引入摄像头快门估计时间作为参数,提出了自适应不同快门速度所引起的不同的运动模糊的ESM-MB-ST跟踪算法.最后,通过真实视频序列的跟踪实验,验证了提出的ESM-MB算法及ESM-MB-ST算法具有更强的鲁棒性与实时性.     

一种基于图像特征块匹配的电子稳像算法

提出一种基于特征模块匹配的图像稳定算法。该算法自适应地搜索图像特征模块进行后续稳像操作。在稳像过程中,提出一种图像特征匹配的快速算法,匹配得到局部运动矢量,然后对匹配结果进行一致性检验,最后采用可变窗口宽度的均值滤波法对图像序列运动轨迹滤波。试验表明,该算法有效地稳定了图像序列,并且满足实时性要求。     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．