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1.
一种快速的光流场计算方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
在Hom与Schunck方法的基础上,提出了一种加快的瞬时位置速度估计方法。这种方法在不降低原算法性能的条件下,能加快算法的收敛速度。通过对2D运动图像光流场计算、速度幅度、角度的平均误差、收敛时间和峰值信噪比(PSNR)的实例计算表明,这一新是有效的。  相似文献
2.
一种改进的基于光流的运动目标检测方法   总被引:6,自引:1,他引:5  
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.  相似文献
3.
背景运动估计与动目标检测   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文介绍了从运动背景中检测多个运动目标的技术,首先利用光流估算法估计背景运动速度,再通过估计值对运动背景进行补偿校正,对经补偿后的差分图像,本文统计其分布规律,设计最佳分割阀值进行图像分割,在滤去噪声之后通过识别连通域检测出多个运动目标。  相似文献
4.
基于计算机视觉的汽车流量检测统计   总被引:3,自引:0,他引:3  
利用计算机视觉和图像处理的方法对交通路口通行车辆进行流量统计.首先,由摄像机视场的标定原理和标定公式,得到了摄像机成像平面内的像素距离与实际三维空间距离的对应关系;然后,采用基于光流场的车辆检测方法,对所有经过设置的虚拟线圈的车辆进行实时检测和信息提取;最后,对提取的车辆信息进行统计和计算,得到实时路况信息.实验结果表明,该算法具有较高的检测概率,能够满足系统的精度和实时处理要求.  相似文献
5.
复杂背景人脸的定位与特征抽取   总被引:2,自引:0,他引:2  
对于人脸识别技术来讲,应包括两个部分,即“自动定位”与“自动识别”。在这篇论文中,我们提出了一种能够在复杂背景下实行精确的人脸定位的方法,这种方法是利用速度场的方法。我们使用运动图像序列,求出人脸运动的速度场向量,并对向量场取阀值经后处理得到的运动物体的范围图,然后求出运动物体边界,并用此边缘作引导搜索,对人脸进行精确的定位并提取脸部轮廓,定位五官,抽取特征值。该方法可应用于特定环境下的安全系统中  相似文献
6.
基于光流及耦合隐马尔可夫模型的动态手势识别   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于块的相关算法来计算光流,并利用光流跟踪双手的运动.双手的运动轨迹取相邻两点的速度向量,经8方向链码量化后作为观察向量.和直接利用位置信息相比较,提高了识别的鲁棒性.采用耦合隐马尔可夫模型来识别双手动态手势,提出并实现了最大后验概率的训练.对6个双手动态手势的试验表明,耦合隐马尔可夫模型(CHMM)比常规隐马尔可夫模型(HMM)能更有效地对双手动态手势建模.  相似文献
7.
遥感图像配准技术研究最新进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是多光谱分类、环境检测、变化检测、图像镶嵌等所不可缺少的。本文对遥感图像自动配准领域出现的最新技术进行了总结、分类,按照图像模型分为基于像素的配准和基于物理模型的配准两大类,并从原理和配准性能上进行了对比,最后介绍了自动配准方法的性能评价,以及配准中存在的问题。  相似文献
8.
TMS320C6701在运动目标实时跟踪中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
描述一种使用高速图像处理器和摄像头进行运动目标实时跟踪的系统 .图像处理器的核心由一块TMS32 0C6 70 1数字信号处理板及图像实时采集卡构成 .在对采集的初始图像序列作若干预处理后 ,采用改进的加约束的光流场算法从复杂背景中快速地计算出光流场 .根据运动目标的形状特征 ,较为完整地提取出运动目标区域 ,并计算目标运动的速度大小和方向 ,最后根据这些参数控制摄像云台机构持续跟踪移动的目标 .文中还给出在复杂背景下跟踪人物的实验结果 .  相似文献
9.
基于边缘光流法向分量的运动区域划分   总被引:2,自引:0,他引:2  
为克服传统运动区域分割算法对光流求解正确度的依赖,提出了一种基于光流法向分量的运动区域分割算法.该算法利用有区别的同区域判决函数对各个边缘点及其邻域进行光流法向分量的相关性聚类.利用Matlab软件对合成图像和真实图像进行了仿真.结果表明,在参数选择合理的情况下,该算法能够正确地对图像序列中的运动区域进行分割;并且由于仅对于边缘点处的光流法向分量进行处理,算法速度也比基于完全光流矢量的算法有所提高.  相似文献
10.
一种改进的基于光流的鲁棒多尺度运动估计算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务, 在这一领域的主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动。针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果, 严重影响运动估计精度的问题,提出一种改进的鲁棒分层的多尺度运动估计算法。该算法利用图基的双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量。实验结果表明:该算法鲁棒性好,能有效地解决遮挡背景和运动不连续而引起的界外值问题,明显地提高运动估计精度。  相似文献
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