基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

一种改进的基于光流的运动目标检测方法

针对传统的基于梯度的光流方法一般不能检测出帧间位移小于1个像素的运动目标,提出一种改进的基于梯度的光流计算方法．该方法使用了一种新的3D-Sobel算子计算像素的时空梯度,并增加置信判断算子来确定每个像素对应的光流场,改进的梯度计算过程需要5帧图像．实验结果表明：在静止背景的图像序列中,该方法比传统方法能更好地检测出以不同速度运动的目标．     

基于自适应配准参数更新的实时彩色视频图像融合方法

提出一种基于自适应配准参数更新并适用于待配准可见光与红外视频图像的实时彩色融合算法. 首先,自适应地更新每帧图像的配准参数,完成对每帧可见光图像和红外图像的配准;其次,对配准的图像进行线性灰度融合,选取合适的彩色目标图像,在YUV空间完成目标图像颜色信息向融合图像的快速颜色传递,得到彩色融合图像. 实验结果表明,算法效果明显优于伪彩色融合方法,且运算速度完全能够满足对视频进行实时处理的要求.      

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.     

一种对阴影鲁棒的背景建模算法

为消除前景图像的阴影,提出了一种基于尺度不变局部三元模式(SILTP)的视频图像背景建模算法。该算法利用图像帧级、图像块级和像素级三级信息进行设计.在图像帧级,利用全局灰度均值处理亮度突变;在图像块级,利用SILTP纹理图像基于图像块进行背景建模,快速定位前景目标大致轮廓;在像素级,用类ViBe算法检测前景目标精确边界.实验表明该算法不仅可有效消除前景图像的阴影,对复杂场景亦具有较好适应性.     

基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法

图像块和像素先验是实现图像去雾的两类重要策略，但图像去雾后往往会出现亮度损失、过饱和或颜色失真等现象。本文提出了一种基于HSI颜色空间暗通道的亮度保真去雾方法，将RGB颜色空间中传统暗通道模型拓展到HSI颜色空间，以图像亮度、饱和度、颜色浓度和亮度变化构造融合图像块和像素两种先验策略的暗通道模型。通过引入颜色浓度、亮度变化与透射率的两个线性关系，构造出透射率、颜色浓度、亮度变化的方程组，增加了物理散射成像模型参数的可靠性，提高了图像透射率的精度。此外，人造和自然雾天图像去雾实验结果表明，本文方法不但保持了传统暗通道去雾的原有优势，同时也实现了对亮度和饱和度的保真，使复原结果更加逼近真实场景，也更加符合视觉感知。     

基于超像素分割的视频目标检索

针对视频监控中的颜色特征检索,提出一种基于超像素分割的视频目标检索算法:该算法首先对视频帧序列按颜色及空间位置进行超像素分割,分割成若干个超像素区域;然后对每个超像素区域颜色值进行均值化处理;最后基于超像素区域进行颜色目标检索.为了验证算法的有效性,以监控拍摄的户外视频数据进行仿真实验,实验结果表明该算法能准确检索出所需目标,具有较高的实用性.     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

超像素梯度流与元胞机融合的视频显著图检测

使用静态空间特征通常无法得到准确的视频显著性目标对象,提出了超像素梯度流场与元胞自动机融合的视频图像显著性检测方法。首先,使用SLIC方法将视频帧分割成超像素,在超像素级上运用光流梯度和颜色梯度生成一个时空梯度函数,由时空梯度得到新的梯度流场值,将视频中运动信息充分利用起来;其次,在视频帧超像素图像上使用卷积神经网络得到其深度特征,通过元胞自动机使这些深度特征依自定义规则更新出粗略显著图,然后将梯度流场显著图与元胞自动机粗略显著图融合得到最终的显著图;最后,在ViSal数据集上、采用5种评估指标、与现有的4种方法进行对比实验,结果表明本文方法在动态视频图像显著性检测中有好的表现。     

基于光流方向信息熵统计的微表情捕捉

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn--Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础.     

基于光流重构和深度姿态特征的行人跌倒检测方法

随着我国老龄化人群数量的增长,老年人实时行为轨迹的跟踪检测成为当前智慧社区研究的热点。本文针对现有行人跌倒检测算法在面临电动车流和行人影子的干扰而导致识别准确率不高的问题,提出了一种基于优化yolov5的路边行人跌倒检测方法。首先基于视频抽帧的方式将原始数据输入到yolov5网络进行监控行人视频数据的预处理,实现行人背景重构;然后提取光流和anchor框作为其运动特征;最后对此特征进行判定,进行信息融合的跌倒检测网络进行跌倒特征识别,并在不同帧序列和不同背景下进行对比试验。本文所提出的方法在行人跌倒数据集Multiple cameras fall和Le2i上进行了实验,结果表明本文的算法在基于电动车流和行人影子干扰场景下较传统方法在准确率和召回率上分别提升了9%和10%。     

基于帧差和Otsu的红外行人分割算法

针对红外图像中行人与环境对比度较低,直接进行分割易产生误分割问题,提出一种基于帧差和Otsu的红外行人分割算法.首先选取红外视频序列中时间间隔较短的2帧图像求其帧差图像,对帧差图像采用Otsu分割得到运动目标的部分区域;然后对基准帧也采用Otsu方法分割,并将帧差图像分割结果与基准帧分割结果相乘,得到目标区域的种子像素;最后在基准帧分割图像上,通过连通性判断得到最终的行人分割区域.实验结果表明,该算法很好地克服了环境带来的干扰,鲁棒性强,能有效实现红外行人目标的分割.     

多注意力结合光流的视频超分辨方法

针对现如今监控摄像、卫星遥感以及视频娱乐等领域对视频图像的清晰度要求越来越高,而目 前大部分视频超分辨方法存在参数量大、恢复的视频存在抖动等问题,提出了一种多注意力结合光流的视频 超分辨方法,通过引入多个注意力包括空间注意力、通道注意力以及自注意力来提升超分辨性能。 具体而 言,作为一种特征加权的增强方法,这些注意力可以捕获视频帧的时空特征并增强自适应性和通道间的依赖 性,实现全局学习的功能;同时,提出双阶段特征对齐思路,首先利用光流对视频进行估计,进行第一阶段的 特征对齐,然后引入长短是记忆网络结构增强位置和通道的特征融合,进行第二阶段的特征对齐,以防止恢 复的视频帧出现抖动。 实验结果表明:该方法在评估标准和可视化效果方面都取得了令人满意的效果。     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

视频和GIS协同的人群状态感知模型

针对监控视频在图像空间难以统一、宏观及真实量化人群状态的问题,提出了一种基于地理信息技术进行人群状态地图展示、量化分析及预警的方法.首先,通过摄像机厂商或标准视频流接口接入监控视频;然后,将视频图像调整为较小尺寸,采用光流法进行计算,获取图像空间下的光流场;最后,将各个监控视频相应的光流场映射至地理空间,即可在地图中观察人群运动状态,并可通过散点内插、等值线等进行分析,通过相关阈值的设置实现人群异常检测与预警.本文基于MATLAB、ArcGIS Engine、C#等技术,采集多个实验视频,并研发了基于GIS的人群状态感知原型系统,对相关算法进行了验证.结果表明,该方法相对于传统图像空间下的人群状态检测方法,具有人群运动可定位、可量测、可宏观观察和预警等优势.     

基于轻量化网络和密集光流法的精子活力检测

基于便携式家用精子检测仪的研发需求,研究了轻量化卷积神经网络在精子活力检测方面的应用.利用Farneback光流算法提取出不同帧间距的精子视频的密集光流帧图像,并通过多通道图像叠加的方式将其与原始视频帧图像进行叠加.把叠加后的图像作为轻量化卷积神经网络ShuffleNet的输入图像,用于检测视频中精子的活力水平.实验结果表明：使用ShuffleNet能在基本不降低检测精度的前提下显著降低网络整体的计算量和模型所占用的内存,更适用于嵌入式和移动设备.此外,采用多通道叠加密集光流帧和原始帧图像作为输入图像,相较于单一的原始帧图像,有效提升了网络模型的性能.     

基于光流法的篮球图像运动块差异自主检测方法

为了解决传统方法在人群密集遮挡情况下无法满足检测要求,以及针对正常运动块的加速度改变,容易误检测为差异运动块的问题,通过光流法研究篮球图像运动块差异自主检测问题。分析光流法方程,通过篮球图像序列中像素强度数据的时域改变与相关性判断运动块像素的变化。通过码本模型对篮球图像前景位置进行提取,避免人群遮挡干扰,在前景位置处找到特征点。获取目标特征点后,通过光流法对运动块进行跟踪,针对全部能够被跟踪的运动块,引入光流运动方向数据;把光流运动方向在相同角度区间中的特征点当成一组数据完成归一化处理,降低对正常运动块的误判断,增强检测精度。对各区间中光流加速度进行高斯滤波处理,把各角度区间加速度累加,将其当成篮球图像加速度,设定累积加速度阈值,在图像块累积加速度高于设定阈值的情况下,认为出现差异情况。结果表明,所提方法能够检测遮挡背景下篮球图像运动块差异,NMI与LODF值均较大。说明所提方法满足遮挡情况下运动块差异检测要求,检测结果准确,不容易出现误检测现象。     

基于光流分析的车辆转弯及上下坡信息获取

传统的前照灯系统存在安全隐患,自适应前照灯系统(AFS)可以有效消除安全隐患、降低交通事故率,准确获取行车环境特征信息是AFS实现自适应照明的前提条件.文章采用摄像头获取车辆夜间行车时驾驶员视野前方视频图像序列,提出了一种图像区域分割方法,结合基于光流模型的图像运动估计方法计算出各个区域的所有像素点的光流速度,并依据不同区域光流速度提出车辆行车环境特征判断准则,来获取夜间行车转弯及上下坡信息,实验证明了该方法的有效性.     

一种与亮度细节相关的图像质量评价方法

由于图像质量取决于主观视觉标准,基于HVS模型分析图像质量的方法,逐步成为图像质量评价的一个新的活跃研究方向。文章基于JND思路,采用建立正交变换库的方法,将图像划分为不同的频带,获取对应频带下的亮度细节视觉阈值,建立亮度细节损伤因子,确定与图像亮度细节相关的质量评价方法;实验方法扩展了视觉多通道特性的分析方法,对应正交变换亮度细节视觉阈值的结果,可以提供图像质量评价参考使用。