数字电视快速预测搜索算法的研究

如何更好地利用电视图像帧间和帧内的相关性是加快搜索的关键。本文提出了一种快速预测搜索算法(FPA)来充分利用这种相关性,并通过实验对其运算复杂度、恢复图像信噪比和编码效率与其他搜索算法进行了比较。     

一种用于H.264的自适应十字交叉六边形运动搜索算法

最新的视频编码标准H.264实现了更高效的压缩，但同时也增加了运算上的复杂度.尤其是为了实现高效压缩采用的帧间块匹配全搜索算法占用了相当多的时间.利用分数级运动矢量实现了十字、“×”字、六边形三种模板的自适应变换，在信噪比基本不变的情况下使搜索速度有了明显的提高.     

提高图像块运动估计搜索速度的改进算法及其性能

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一.由于运动估计具有较大的运算量,因此对压缩性能有重要影响.在研究分析了影响视频编码性能的传统搜索算法基础上,提出了一种基于六边形搜索算法的改进算法.该算法初始步骤使用十字形搜索模式,然后采用六边形搜索模式中的小钻石搜索模式,进行快速块运动估计.并进行了计算机仿真实验证明了改进算法在压缩处理运算量及信号质量方面的优越性.结果表明,改进算法比新三步搜索算法和传统六边形搜索算法有着更快的搜索速度和更小的失真.     

基于低比特率应用的快速运动搜索算法

在H.264编码器中,最耗时的部分就是可变块的运动估计模块.为了减少运动估计的复杂度,文中提出了一种快速运动搜索算法.该算法通过分析低比特率应用中视频图像的特征,根据当前参考帧、当前宏块分割模式以及预测残差值的比较,动态地采用相应的搜索策略以及一种有效的终止搜索算法,并且提高了预测的准确性.模拟实验表明,提出的算法在保证视频质量的同时,其搜索速度有成倍的提高,对背景变化少的运动图像的改善尤为显著.     

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。     

基于视频图像的运动目标检测与跟踪研究

实际生活中,每时每刻都有千万种物体在进行运动,而这些不同的运动物体对不同的群体传达着不一样的视觉信息,对于群体来说,这些视觉信息给他们带来了重要的现实意义。然而在人们用视觉捕捉到的信息里,往往只对对自己有存在价值的运动目标或物体感兴趣,研究基于视频图像的运动目标的检测与跟踪,有很大的现实意义和实际价值。目前在实验室环境中已实现了对运动目标的检测和跟踪。在运动目标检测方面,参考理论,用帧间差分法得到基本完整可靠的运动目标;在运动目标跟踪方面,利用一种低复杂度的分块搜索算法,能对其进行仿真实验与编程实现。     

运动图像序列的移位帧累积技术研究

研究一种适用于运动图像序列的移位帧累积技术．通过在目标运动方向上对运动图像进行移位，满足像素间的空间相关性；进而实现运动图像序列的帧累积．阐述了移位帧累积的具体实现方法，推导了运动图像间移位量的数学模型，并讨论了移位帧累积实时处理的可能性．实验表明：通过数学模型所确定的移位量与实验结果具有良好的一致性；处理后的微光运动图像的噪声得到了抑制，像质较处理前有了明显提高，所讨论的移位帧累积方法突破了帧累积平均仅适用于静态图像增强的限制，是一种提高运动图像像质的有效方法．     

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.     

预测三步搜索算法在视频压缩中的应用

针对目前视频压缩编码标准中运动估计算法耗时且容易产生方块效应的运算环节，考虑到视频图像之间的局部相关性，提出一种预测三步搜索算法。利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征，采用预测当前块的搜索起点，并以预测的中心点进行搜索，减少搜索范围和搜索点数目。与现有全搜索算法、三步搜索算法相比，该算法的运动估计准确性高，搜索速度快。     

一种快速的块匹配运动估计新算法

视频编码是一个复杂的过程,包括了空间,时间和统计数据缩减技术的结合.这些技术中运动估计在帧间冗余信息中起着至关重要的作用.因此,寻找最有效的运动估计算法仍然是一项重要的研究课题.在此,为了提高视频编码效率,提出一种新菱形搜索(NDS)的算法. NDS算法适用于开始搜索步骤为十字搜索模式(CSP)并且交叉用大菱形搜索模式(LDSP)和小菱形搜索模式(SDSP),以避免发生局部最优问题.实验结果表明,该NDS算法相对于菱形搜索算法在搜索速度和搜索精度上有显著提高. NDS算法在压缩精度上非常接近于全搜索算法,但是搜索速度是全搜索算法的18.51倍.与DS算法相比,NDS的算法可以实现超过125%倍的速度.     

基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法的研究

针对射频识别(RFID)系统中,多个标签同时响应同一阅读器时产生的信息碰撞问题,提出基于帧分组与二进制搜索树识别的RFID防碰撞算法.该算法首先基于帧时隙ALOHA算法对标签进行识别,并依据碰撞时隙将未识别标签分成若干组,然后运用二进制搜索树算法依次对各组进行确定性识别,最后通过对算法进行性能分析及仿真比较,该算法在吞吐率和识别效率2方面较传统算法都有很大程度的优化,在L=N/2,且当N=100时,该算法的吞吐率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高10%和34%;在L=N,且当N=100时,该算法的识别效率较帧时隙ALOHA算法和二进制搜索树算法分别提高12%和37%.     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题

同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进; 由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.     

基于SSD的改进目标精定位检测算法

目标检测问题是计算机视觉中的热门问题,如何提高目标检测定位精度是检测过程中面临的一个难题。在SSD算法的基础上,通过结合选择性搜索算法,提出了一种提高检测定位精度的方法。该算法首先通过SSD算法框架对图像进行目标初始检测,获得目标粗略位置和目标类别,然后采用一种改进的选择性搜索算法对目标所在区域进行选择性搜索,生成目标边界候选框,最后采用文中提出的边界判断方法得到目标精确位置,完成由粗到精(Coarse-to-Fine)的目标定位检测。文中算法对PASCAL VOC2012数据集中的22 531张图像进行了测试,实验结果显示文中算法检测目标中心位置误差7.6,平均覆盖率90.8%,相比于其他算法,中心位置误差更低,覆盖率更高,能提高目标检测定位精度20%～30%。     

MEMETIC算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组求解问题转化为函数优化问题,在Memetic(文化基因)算法的框架下,采用了拟牛顿局部搜索与自适应多点交叉、随机变异相结合的策略进行求解,充分发挥Memetic算法的群体搜索和全局收敛性,有效克服了拟牛顿法的初始点敏感问题. 选择了几个典型的非线性方程组进行求解,实验表明Memetic算法在求解非线性方程组应用上具有较高的收敛可靠性和精度.     

采用数据辅助的单通道同频混合信号参数估计方法

在非合作卫星通信中,针对具有固定帧长及帧同步序列的单通道同频混合信号的参数估计问题,提出了一种基于数据辅助的参数估计算法。该算法先对帧长及帧头起始位置进行估计,并提取帧同步数据构建辅助函数。在与混合信号做相关运算后去除干扰项,峰值搜索得到频率偏移的精确估计值;使用辅助函数简化混合信号,随后基于最大似然估计理论,实现对信号初相信息的提取。在算法研究的基础上,推导了单通道同频混合信号参数估计的修正克拉美罗界,为算法的性能分析提供了理论依据。仿真结果表明,当帧同步信号达到一定数量时,频率偏移估计方差达到10-7,初相估计方差达到10-3,性能接近MCRB理论界。     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.     

一种基于Gabor小波和颜色参数模型的阴影检测算法

本文提出了一种基于Gabor小波纹理特征分析和阴影参数模型颜色分析的阴影检测算法.首先,建立背景的混合高斯分布模型,通过对特定帧的颜色分析建立阴影参数模型.对图像序列中的每一帧,首先通过差分法提取出前景区域,然后通过Gabor小波滤波的方法,对背景和前景图中的相同小区域进行纹理特征分析,比较特征向量的距离,以判断潜在的阴影点.然后,通过阴影参数模型对这些潜在的阴影点进行颜色分析,并通过连通区域标记,形态学运算,FPR(去除假阴影)分析等方法,找出真正的阴影区域.实验结果表明,本算法具有较高的阴影检测率和物体检测率,可以满足实时检测的需要.