多直线全局运动估计及其在图像稳定中的应用

提出了基于直线特征的全局运动估计算法，该处利用直线段来估计局部区域的运动参数，再根据局部运动参数和相应的权系数估计全局运动参数，作为应用，要用平均值滤波法对图像序列轨迹进行了滤波，通过比较滤波前后的运动轨迹，计算出图像序列中帆的抖动参数；并利用补偿技术对图像帧进行抖动补偿，获得了稳定的图像序列输出。     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

一种基于图像内容的自恢复水印算法

文章提出了基于嵌入式小波编码的图像自恢复脆弱水印算法,它利用零树结构对自身图像分块进行压缩编码,得到自相关数据,再进行分块置乱后嵌入到原灰度图像位平面编码的低两位。通过实验仿真证明该算法既能对篡改图像的恶意操作具有很强的识别能力,又能恢复出被篡改位置的真实图像内容。     

一种基于局部灰度匹配的无人机图像拼接算法

结合无人机图像的特点,开发了一种基于局部灰度匹配的图像拼接算法.根据无人机的飞行数据,对无人机图像进行预处理,缩小了特征点的搜索范围.然后利用图像的局部灰度算法,对提取的角特征点进行快速匹配.最后在运行速度以及特征点的匹配准确率等方面对算法进行了评价.试验结果表明,该算法较大幅度地提高了程序的运行速度,能够达到无人机图像处理的实时性的要求.该算法对无人机图像的工业化处理有帮助.     

基于单向投影矢量的数字电子稳像方法

为了减少计算量，进行实时稳像，提出了一种基于单向投影矢量进行运动估计的数字稳像方法．把匹配块像素灰度值向水平或垂直方向投影，形成一个原始矢量；对参考图像的搜索区进行投影，形成多个同样维数的矢量．构建一个参考矢量矩阵；比较原始矢量与参考矢量矩阵中的每个矢量之间的差分．找到最佳匹配点．在构建矢量时，绑定像素的位置信息，以降低误匹配，并运用快速搜索法找到矢量间的最小绝对差分．对该算法的运算量进行优化，在PC机上实现了实时稳像．     

基于改进位平面匹配法的运动估计

基于位平面匹配的运动估计算法占用资源少、运算高效,但其稳定性不佳,单个位平面匹配精度较低。本文利用钻石搜索模板的快速搜索特性与基于格雷码的位平面匹配中误匹配运动矢量的可矫正特性,提出了位平面混合快速匹配法。在钻石搜索模板中,先用基于格雷码的第4位平面进行大钻石搜索模板匹配,再用基于格雷码的第5位平面进行大钻石搜索模板匹配,最后用灰度图进行小钻石搜索模板匹配。结果表明:相比于多种位平面匹配算法,本算法具有最佳的匹配精度,且运算量仅略高于使用单个位平面匹配的算法,低于对比中的其他位平面匹配算法。     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

基于序列图像的车载测速方法与实验

为精确测量车辆的运动速度,文章提出了基于路面序列图像速度测量方法,该方法利用车载图像采集系统,在连续成像的条件下,实时采集运动路面的灰度图像,根据相邻帧路面图像的相似性,以灰度投影算法估计出帧间图像位移,同时结合图像采集系统的标定参数及帧频,计算车辆的运动速度。实验结果表明,该算法对纹理随机分布的平坦路面上运动的车辆速度的测量具有很好的稳定性,实验测得的运动速度与实际平均速度的误差在4%以内。     

基于角点匹配的鲁棒图像镶嵌方法

为了获取场景的宽视场表示,提出了一种鲁棒的图像镶嵌方法.该方法对图像序列中的各个图像进行角点提取,再利用归一化相关方法进行角点的初始匹配.由于初始匹配中包含有大量的出格点,直接采用最小二乘法得不到正确的图像平面间的变换模型参数,为此,采用了鲁棒随机采样算法来估计图像平面间的变换模型参数.该算法能够有效地剔除初始匹配中的出格点,获得精确的匹配点子集.然后利用这些精确匹配的点集来计算变换模型参数,从而实现了图像的正确镶嵌.整个过程无需人工干预,均由计算机自动完成.对真实图像的试验结果表明了该方法的有效性.     

基于位平面和协作表示的人脸识别算法

为提高人脸识别的准确性和高效性,提出了一种基于位平面信息的协作表示人脸识别算法,利用8位灰度图像的8个位平面和协作表示原理进行人脸识别.采用直方图均衡算法增强图像的对比度,并将均衡后的图像分解成8个包含有不同信息的二进制位平面图像.根据各位平面图像包含的识别信息量对它们进行加权求和,构造虚拟人脸图像.最后在虚拟人脸图像数据库上采用协作表示进行识别.实验结果表明,该算法具有较高的识别率和较快的识别速度.      

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

序列图像帧间预测技术的研究

在视频压缩领域,帧间预测技术占有十分重要的地位。在简要介绍两种帧间运动估计/补偿模式基础上,该文重点讨论了局部运动估计中块匹配算法的应用和Sprite编码中的全局运动估计算法,提出一种"改进的分级块匹配法",并结合Sprite编码实现序列图像帧间压缩。大量实验表明,采用这种局部和全局相结合的预测算法,可以减少搜索时间,提高图像压缩质量和压缩比,是视频压缩可以输出甚低码流的有效手段之一。     

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。     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

视频抖动矫正系统中的运动滤波

数码相机拍摄的视频往往带有因为拍摄人手的不稳定而引入的抖动,因此该文给出了一个视频抖动矫正方案,包括全局运动估计、运动的抖动分量滤除、抖动补偿3个模块。对摄像机运动模型,该文考虑了最常见的水平、垂直平动和平面转动这3个运动参数来进行全局运动估计,首先采用基于块匹配运动估计方法来得到运动参数的初始值,然后用Newton迭代法进行参数优化;从运动学的角度出发设计了一种以二次B样条方法为基础来拟合摄像机的运动轨迹方案。实验证明这种滤波器的设计方法能够很好地去除视频抖动,明显改善视频的主观效果。该方法不仅简单,而且不需要预知抖动的模式就能够确保运动轨迹的平滑。     

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.     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

一种基于局部运动特征的视频检索方法

在基于运动内容的视频检索中 ,视频中的局部物体运动常是用户关心的重点。在利用全局运动模型参数对运动估计的基础上 ,提出了一种从一般视频序列中提取局部物体运动矢量的方法 ,并以局部运动矢量场的方向直方图作为检索特征 ,实现了一个基于局部运动信息的视频检索系统。实验表明 :基于局部运动信息的检索机制使该系统能够较好地检索到符合人们主观理解的运动视频内容     

连续性健美操动作图像视觉误差校正方法分析

为了解决传统方法校正后图像容易出现模糊或锯齿效应,视觉误差校正效果不好的问题,研究了一种新的连续性健美操动作图像视觉误差校正方法。通过JAI相机(丹麦)逐行扫描电荷耦合器件(CCD)相机转换成视频信号,得到的信号通过图像采集卡采集,转化成PC机可处理的数字信号,通过全息投影获取连续性健美操动作图像。按照视觉误差完成对图像像素集视差函数的配准,通过向量量化技术实现对图像的亚像素级模板匹配,对经处理的连续性健美操动作图像进行分形编码处理,为视觉误差校正提供依据。对连续性健美操动作图像进行编码和解码处理,求出和原始图像间的误差,获取误差图像,对其进行插值处理,获取误差补偿结果,实现连续性健美操动作图像视觉误差校正。结果表明:经所提方法处理后的图像无显著的视觉误差,峰值信噪比和结构相似性很高。可见所提方法主观和客观评价结果好。