基于Web Service的分形视频压缩并行算法

针对分形视频压缩技术的编码时间过长且主要消耗在视频帧内各部分之间匹配过程的问题,引入WebService分布式技术,提出一种基于Web Service的分形视频压缩并行算法.实验结果表明,与传统的分形视频压缩技术相比,该方法在相同的视频恢复质量下,能够大幅度地缩短压缩时间,得到较高的加速比.     

基于RGB彩色空间的运动补偿与分形相结合的视频压缩方法

提出基于RGB彩色空间的运动补偿与分形压缩技术相结合的方法.该方法先区分出彩色视频序列的I帧和P帧,同时分别分离出R、G、B三种颜色;其次对于I帧每种颜色均单独采用分形图像压缩算法进行编码,对于P帧每种颜色均通过运动补偿进行预测编码,得到运动误差,而这些运动误差的数值是很小的,有很大的相似性,此时采用自适应四叉树的分形视频压缩方法来对运动误差进行编码.实验结果表明,与传统的分形视频压缩相比,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

基于IP网的视频监控图像传输的研究

在网络化、数字化的视频监控系统中,应用基于小波变换的视频对象分割融合法,提出视图定位法,让前端的网络视频服务器实现前景运动对象与背景的分割,并在监控中心利用该视图定位法,快速实现前景运动对象图像和背景图像的融合.此外,对运用上述方法的视频监控图像传输进行了性能分析.最后,对本领域的研究进行了总结.     

一种基于对象跟踪的视频分割算法

在新一代MPEG-4视频编码标准中,为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用,视频分割成为关键技术之一,而半自动的视频分割是常用而且比较精确的一种分割方法.本文提出一种基于对象跟踪的半自动视频分割算法.该算法在用户的参与下,基于图像的时空信息,进行视频对象(VOP)的分割.实验结果表明,该算法能够较精确地连续分割出视频对象.     

一种基于运动背景的视频对象分割算法

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展,基于内容编码和面向对象的存取和交互技术日益得到人们的重视,视频分割技术正在成为当前视频研究领域的热点之一,但是,目前的分割研究大部分是在没有全局运动的情况下进行的,对于运动背景下视频对象的分割研究还不多.为此,提出了一种新的基于改进分水岭和光流的视频分割算法,即先将原始图像使用改进的分水岭算法标记成不同的灰度区域,然后以光流法得到的对象运动信息作为评判准则,将这些区域分别归类于前景对象和背景,达到从运动背景中分割出前景对象的目的.仿真实验表明,此算法能够较精确地分割出视频对象.     

基于动静背景下的视频对象自适应提取算法

在MPEG-4标准中提出了VOP(Video Object Planes)的概念,可以通过VOP实现基于内容的操作。这样,从场景中自动地分割出视频对象就成为基于对象视频编码的先决条件。为此,提出一种基于动静背景下的视频对象自适应提取算法。该算法可以自动提取动态背景、静态背景,也可以在视频序列中出现背景和对象都停止变化时实现视频对象的提取。同时,该算法引入了视频前景和背景预处理,克服了由于视频图像对比度低造成的提取出的部分视频对象轮廓不完整的问题。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

一种基于MPEG压缩域的运动对象分割算法

针对目前视频压缩域中运动对象分割准确率不高的问题 ,提出一种有效的压缩域运动对象的分割算法 .该算法先对运动矢量进行运动累加和中值滤波处理 ,然后利用离散余弦变换 (DCT)系数块之间的相关性对非零运动矢量区域进行校正 .由于在对运动矢量处理的同时加入了空间DCT块的相关性校正 ,因此分割准确率有了较大的提高 .实验统计结果表明 ,对几种不同视频场景中的运动对象进行分割 ,其分割率比现有的算法提高了约 15 % .     

基于压缩感知的交通监控视频目标检测算法

针对公路交通监控的需求增大与网络带宽资源有限的矛盾,本文提出一种贝叶斯压缩感知的目标检测算法.该算法采用小波基对信号进行稀疏,用部分哈达玛测量矩阵进行观测,实现视频的压缩,为了得到更为准确的前景,提出在部分时间均衡自适应背景模型下,将背景分割思想和小波树结构的贝叶斯压缩感知结合的重构算法完成目标检测.通过对多个场景监控视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性,并对光线变化具有一定的鲁棒性和减少视频传输的成本.     

一种视频图像条状噪声的消除方法

基于对象的视频图像编码或视频监控系统中,在对采集的视频图像背景进行处理时,由于光线变化和摄像机本身造成的条状噪声因其特性与前景对象类似,是较难去除的噪声.采用曲线拟合的方法,对序列图像中各像素在时间方向的特征进行了分析,通过计算噪声在前N帧图像的变化规律,在后续帧中去除了条状噪声.该实验结果为视频对象分割和MPEG-4中sprite背景编码方法的实现奠定了基础.     

基于RIFS和FIC的分形图像生成方法

将分形几何递归迭代函数系统（RIFS）和基于块变换的分形图像压缩（FIC）编码方法有机结合起来，提出了将分形图像压缩的分块IFS编码转换为RIFS编码，应用混沌算法生成分形图像的新方法，从而能够采用线性分形模型描述更广泛的几何图形对象，为RIFS逆问题的解决提供了一种新途径．     

数据压缩字典与快速图像分形映射压缩算法

针对分形编码压缩时间太长、以至于该算法很难达到实用的缺点,提出了对图像进行分级预处理,即根据被压缩图像的实际情况建立一个数据压缩字典,使得被压缩图像的匹配块仅在数据压缩字典指定的块中进行,从而大大减少图像压缩过程中的搜索范围和压缩时间·此外,给出了建立数据压缩字典的理论基础,并根据此思想给出了一个新的实现分形编码算法·实验表明,在提高压缩比的同时,运算时间也大大缩短     

汽车智能驾驶系统中运动图像的实时检测与跟踪

采用CCD摄像机获取运动目标图像序列,用基于背景重建的运动变化,对运动目标检测;通过运动分割并求运动梯度计算出物体运动方向;利用目标的短时相似性,完成对目标的跟踪与识别,并进而实现对目标长时间的稳定跟踪,确定目标的运动规律,实现运动图像实时检测与跟踪的目的.基于上述运动目标检测跟踪算法,利用C++编写了实时处理程序,实现了动态单目标、多目标及不同方向运动目标的检测与跟踪.实验证明,本算法可以实现对单运动目标和多运动目标的实时检测与跟踪,具有很高的鲁棒性,效果良好.     

一种基于多尺度分形新特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下单帧图像的小目标检测问题.根据人造目标的分形特征随尺度变化比自然背景剧烈这一特点,提出一种多尺度分形新特征.该特征比标准分形维数更好地突出自然背景中的人造目标,对三种图像不同的背景干扰起到了较好的抑制作用.在多尺度分形新特征图像中采用局部直方图统计方法进行目标检测.实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和普适性,能从单帧图像中较好地检测定位小目标,检测准确率达95%以上.     

Foreground Detection Based on Nonlinear Independent Component Analysis

Motionless foreground objects are key targets in applications of home care monitoring and abandoned object detection,and pose a great challenge to foreground detection.Most algorithms incorporate the motionless foreground objects into their background models because they have to adapt to environmental changes.To overcome this challenge,a foreground detection method based on nonlinear independent component analysis(ICA) was proposed.Considering that each video frame was actually a nonlinear mixture of the background image and the foreground image,the nonlinear ICA was employed to accurately separate the independent components from each frame.Then,the entropy of grayscale image was calculated to classify which resulting independent component was the foreground image.The proposed nonlinear ICA model was trained offline and this model was not updated online,so the method can cope with the motionless foreground objects.Experimental results demonstrate that,the method achieves remarkable results and outperforms several advanced methods in dealing with the motionless foreground objects.     

利用熵和分形压缩编码的图像检索新方法

图像的抽象描述和特征提取是基于内容的图像检索系统中需要解决的关键问题之一,文章提出了一种图像信息熵和分形编码相结合的图像检索方法．首先,计算图像库中的各幅图像的信息熵,比较设定的阈值对图像库进行预分类;其次．利用Jacquin方法计算得到查询图像的分形IFS编码,应用到图像库同类的图像进行分形迭代解码;最后,计算解码图像与查询图像的相似距离得到检索结果．实验结果表明,与直接像素值相似匹配方法相比,该法在基本保证图像检索效率的前提下,极大地提高了检索时间．     

一种基于图像熵及分形维矢量的图像检索技术

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解决的关键问题之一.提出了一种利用低维数据有效表示图像特征的基于图像熵及位面图序列分形维矢量的图像检索方法,实现了快速有效的图像检索.