基于GPU的运动模糊快速渲染

本文根据运动模糊产生的原理,实现了一种几何无关的,基于GPU的快速运动模糊模拟算法;提出了一种迭代机制,让GPU可编程绘制管线在后置处理过程中,能够近似地模拟累积缓冲区的工作方式.本文还提出了一种改进方案,本方案能利用深度缓存解决了多帧画面混合时混合结果错误的问题,而且为运动轨迹提供了更多的线索.实验结果表明,本文算法可以在降低较少渲染效率的情况下,较为真实地模拟出物体运动或者旋转时产生的模糊现象.     

基于小世界算法的机械手时间最优运动规划

针对机械手运动规划通常存在建模复杂、参数多和优化效率低的不足,提出了基于小世界算法的机械手时间最优运动规划。首先运用末端分离法进行机械手工作姿态的简化模型建立;然后结合摆线运动方程,并以工作姿态和关节运动学为约束,建立时间最优的运动规划模型;最后引入基于精英集聚效应的小世界优化算法来提高模型求解精度。仿真测试结果表明,与禁忌遗传算法、基本小世界算法相比,精英集聚效应小世界算法使得机械手规划模型的运动时间和总均方差分别平均降低23.3%和19.7%,且表现出较好的收敛性和稳定性,进而验证了时间最优规划模型的有效性。     

新型蝙蝠算法辨识船舶运动模型参数

为准确、有效辨识出船舶运动模型的参数,以构建精确的船舶运动模型,将群智能优化算法中新型蝙蝠算法引入船舶运动模型的参数辨识。将船舶运动模型参数辨识问题转化为一个多维变量函数优化问题,分析了新型蝙蝠算法求解船舶运动模型参数辨识的适应性;给出了采用新型蝙蝠算法进行船舶运动模型参数辨识的流程。基于实船实验数据,采用新型蝙蝠算法辨识了实船一阶线型响应型模型参数。实例显示,将船舶运动模型参数辨识问题转化成优化问题,通过新型蝙蝠算法对构建的误差准则目标函数的优化,能够快速找到使得目的函数最优的一组变量,该变量即为辨识得到的模型参数。研究表明,提出的技术路线简明且适用,是一种有效的计算机辅助船舶运动模型参数离线辨识方案。     

基于改进粒子群算法的UWB雷达人体动作识别研究

针对雷达信号中的杂波干扰及样本数量对人体动作识别精度的限制,提出一种基于改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型的超宽带(ultra-wideband,UWB)雷达人体动作识别算法。利用动态目标指示(moving target indication,MTI)与小波阈值滤波对接收到的UWB回波信号进行预处理,消除回波信号中的杂波和噪声对人体动作识别的影响;结合二维离散小波包分解(two dimensional discrete wavelet packet decomposition,2D-DWPD)与奇异值分解(singular value decomposition,SVD),对预处理后的雷达信号进行特征提取和降维;提出一种改进粒子群算法,优化SVM模型的相关参数进行识别和分类。实验结果表明,提出的算法准确率可达到96.25%,具有良好的识别性能。     

基于EPZS的运动估计研究

H.264/AVC是近年来视频编码领域的研究热点,标准引用了多种新的技术提高编码效率,运动估计就是其中的关键技术之一,复杂的计算相应地带来了大量的计算复杂度.为了适应实时性的需求,许多研究人员致力于快速运动估计算法的研究,EPZS是被官方模型JM采纳的性能优良的算法.文章通过深入研究EPZS算法,研究了矢量的时空相关性,提出了一种自适应运动估计算法.实验结果表明,改进后的算法与EPZS算法相比,在编码质量相当的情况下,运动估计计算复杂度有了一定的减少.     

用基因算法进行运动估计

基于全局优化的思想基础，提出了一种进行运动估计的新算法──基因算法．介绍了有关的理论知识，阐述了整个算法，给出了计算机模拟结果，并与全局法和三步法作出了比较．     

一种改进的运动矢量场自适应运动估计算法

对MVFAST和PMVFAST算法的分析,提出了一种改进的运动矢量场自适应运动估计算法。该算法基于MVFAST算法分级搜索的思想,优化了运动强度的划分方法,增加了相对运动类型的划分,搜索中尽量使用简单策略,并自适应提前结束搜索。实验结果证明,该算法在保持图像质量的情况下,与MVFAST和PMVFAST相比,不仅有效降低了计算复杂度,而且加快了搜索速度,具有很好的应用价值。     

一种新型自适应嵌入式流形去噪视频运动目标分割算法

针对目前运动目标分割算法在复杂场景中适应性较差,时间复杂度较高等缺陷,提出一种新的运动目标分割算法,该算法通过自适应流形去噪实现刚性和非刚性对象的运动分割.首先,引入一种自适应核空间,如果两个特征轨迹属于同一刚性对象,则将其映射到相同点上;然后,采用一种基于自适应内核的嵌入式流形去噪算法,分割出刚性和非刚性对象的运动;最后,在多个数据集上与几种传统算法进行对比实验.实验结果表明,该算法在不同场景中均能取得更好的分割与跟踪效果.     

一种收益驱动的语义代码移动算法

分析了激进的冗余消除产生负面影响的原因,采纳了收益驱动的思想,即建立收益模型,根据收益评估结果来决定是否重用已有的计算结果,提出了一种收益驱动的语义代码移动算法。该算法在GCC-4.2.0 中实现。在X86上对SPEC2000的测试结果表明,采用该算法的编译器生成的代码比采用没有收益驱动的语义代码移动算法和采用GCC自己的GVNPRE算法平均性能分别提高了6.8%和2.6%。     

上下料机器人关节速度规划

新兴的高新技术产业和智能化产业推动了上下料机器人的快速发展,但是其运动的平稳性限制着进一步的推广与应用.设计了一种4R上下料机器人.首先建立梯形、7段S曲线加减速控制算法,通过分析这两种算法对机器人运动平稳性的影响,提出了一种新型的S形加减速控制算法.利用ADAMS对三种算法进行仿真分析,结果表明新型的S形加减速控制算法在提高4R上下料机器人的运动平稳性方面更具优势并为4R上下料机器人后续的运动控制分析和优化奠定了基础.     

基于三角形分块的快速运动补偿算法

提出了一种基于二阶灰度信号模型的快速六边形匹配算法,用于三角形分块运动补偿．分析及实验表明,该算法提高了快速运动估计算法的精度,改善了运动预测图的图象质量,增加了ＰＳＮＲ信噪比．     

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。     

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。     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

Motion-Compensated Reconstruction Method Based on Rigid Motion Model with Multi-Object

This paper gives an efficient approach to reconstruct moving multiple objects(multi-object).Each object has independently rigid motion which includes translation and rotation.The traditional FBP algorithm can resolve the one-object motion problem rather well.However,it suffers from perceptible motion artifacts in multi-object cases.This paper proposes a new motion-compensated reconstruction approach with a priori knowledge of the rigid motion model.Both an FBP-type and an ART-type algorithm were derived.In ...     

多关节跳跃机器人的起跳机理与运动规划分析

在给定离地任务要求的情况下,针对多关节冗余自由度跳跃机器人起跳机理及运动规划与优化问题进行了研究.以速度方向可操作度为性能指标,将期望的离地质心速度和加速度映射到关节空间,作为关节空间规划的边界条件.采用Fourier基函数参数化关节空间轨迹,从正运动学方程出发,结合驱动约束条件,利用粒子群优化算法搜索和寻求使能量利用率最大的参数值,实现起跳性能的优化.利用计算机仿真证实了此种方法的可行性.此外还建立了滑模控制器,实现起跳阶段轨迹跟踪控制仿真分析,为具有冗余自由度的多关节跳跃机器人的运动规划提供了一种有效的方法.     

区域运动相关性的运动估计方法

研究了一种基于区域运动相关性的运动估计方法．提出在块匹配运动估计中,对于运动相关性好的块根据相邻块或前一帧图象的运动预测出它的初始运动矢量,然后在小范围内搜索,做运动矢量的优化．对传统的全局搜索块匹配运动估计算法,给出了提高运动矢量一致性的修正准则．算法根据前帧运动估计误差来决定是否对当前块运动作预测,避免了运动估计误差的扩散．实验结果表明,文中算法所得的运动矢量一致性远高于传统全局搜索块匹配法所得的结果,同时能保持和全局搜索法相媲美的预测质量,而运算时间则有较大幅度减小．     

H.264中基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法

运动估计是H.264中最为复杂的部分,帧内预测是运动估计的重要内容.H.264中帧内预测模式众多,大大增加了编码的复杂度.在帧内预测中,一般是通过率失真优化或者相关特性来减少选择预测模式,但复杂度还是较高.针对此问题,提出了一种改进的基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法.该算法利用方向检测方法来检测模式选择方向上像素的相关性.测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下减小了计算复杂度,大大提高了编码速度.     

基于缝雕刻的图像重定向算法

图像重定向算法利用人对图像内容的感知差异进行非均匀的图像缩放,以适应新的显示需求.本文提出了一种基于缝雕刻的图像重定向算法.它利用每条seam上像素的累加能量和最大能量构造混合能量模型,使算法既能够利用人眼对梯度信息的敏感性,又可以减少复杂纹理背景对seam提取的干扰.实验结果显示,相比其他几种算法,本文算法可以更好地保护图像中视觉关注对象的边缘轮廓结构,处理后的图像不仅视觉效果更好,与原图的相似性距离也更小.     

基于运动试验平台的MOEA/D改进洗出算法仿真及试验

洗出算法参数的调整很大程度上影响其性能,针对目前经典洗出算法应用于飞行模拟器时参数调整的不足,提出一种基于MOEA/D多目标优化的改进洗出算法。将人体感知误差、洗出位移、模拟加速度误差作为优化目标,以运动空间为限制条件,采用基于分解的多目标优化算法对洗出算法参数进行同步寻优,并利用模糊隶属度函数得到最优解。为验证其有效性,建立飞行模拟器运动试验平台,将采用不同优化方法的洗出算法应用其中进行对比分析。仿真及试验结果表明,改进洗出算法归位反应时间最短,相位延迟降低3.5 s,稳定性提高30%,且修正了感觉峰值,优化了54.6%的工作空间,实现了模拟器在模拟极限运动时有足够的运动空间和更高的动感逼真度。