基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

基于Motion Skip模式的低时延随机访问多视点视频编码方法

为了实现多视点视频编码的低时延随机访问,优化多视点视频随机访问性能,提出一种改进的多视点视频编码方法.该方法首先修改anchor帧图像视点问的预测关系,将视差补偿预测应用于anchor帧图像,而对non-an-chor帧图像仅采用运动补偿预测;其次,根据视点间图像的运动信息具有高度相关性原理,对non-anchor帧图像应用基于自适应运动矢量精细化的Motion skip模式来优化其运动补偿预测性能.实验结果表明,文中所提的多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,具有较低的计算复杂度,并提高了视点的随机访问性能.     

超分辨率重建技术在CT无损检测中的应用研究

通过CT系统取得平动低分辨率图像序列,采用分级块匹配像素内配准进行运动估计,应用结合小波的改进凸集投影算法重建出超分辨率图像。对CT切片图像的处理结果表明,该方法能有效提高切片图像的分辨率,为工业CT图像增强,以及其在无损检测上的应用提供一种新的手段。     

基于正交匹配追踪算法的急性运动超分辨率图像重构方法

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

急性运动中超分辨率图像重构方法研究

采用当前急性运动中超分辨率图像重构方法得到的重构图像存在全局误差,导致重构图像质量低下,重构效果不佳。为此,提出一种新的急性运动中超分辨率图像重构方法,设计急性运动中超分辨率图像重构模型,将小波稀疏字典作为急性运动中超分辨率图像重构的理论依据。将低分辨率急性运动图像分割成低分辨率图像块,对无噪高分辨率急性运动图像块相应的无噪低分辨率图像块进行分析。通过OMP方法对稀疏系数进行求解,依据得到的稀疏系数估计出高分辨率急性运动图像块的高频小波系数,将高分辨率小波系数急性运动图像块返回高分辨率小波系数急性运动图像,通过逆小波变换得到最终的高分辨率图像,对全局误差进行修正。实验结果表明,采用所提方法得到的重构图像质量高,重构效果好。     

多视点模糊图像复原方法研究

提出了基于多视点图像模糊核估计的复原方法.先给出了一种基于正则化保PSF路径的模糊核估计算法,将各向异性正则化方法引入模糊核估计的迭代过程中,在此基础上,为了降低噪声和保护图像边缘,又给出了基于保边缘的最大似然估计多视点去模糊方法.建立了多视点图像PSF路径之间的关系模型,确保多视点图像特征点对应关系.估计了两视点图像的PSF路径后,利用PSF路径对应关系,计算了其它视点图像的PSF路径.当获得所有视点图像的PSF路径和模糊核后,利用最大似然估计去模糊方法,得到了多视点去模糊图像.实验结果表明:该方法对多视点图像复原效果好,提高了三维重建精度.     

基于L1范数的贝叶斯超分辨率重建技术在DR图像中的应用研究

超分辨率重建技术作为一种不需要硬件参与的提高图像空间分辨率的方法,已经发展成为图像处理领域的一个重要的研究方向。为提高现有DR(digital radiography)图像的分辨率,通过平板探测器(flat panel detector,FPD)获取低分辨率图像序列,在建立贝叶斯模型框架下,采用一种基于纵向和横向的图像像素一阶差分的L1范数重建高分辨率图像及其参数估计。研究结果表明,该方法能有效提高DR图像的分辨率,具有良好的应用价值。     

压缩视频贝叶斯超分辨率重建

超分辨率重建技术就是由低分辨率图像序列来重建高分辨率图像.文中利用比特流中的量化步长和运动信息,建立了量化噪声和运动噪声模型,提出的新噪声模型可对不同的量化器自适应调整.以Huber-Markov随机场作为先验模型,在贝叶斯(Bayesian)框架下,用梯度下降法进行重建,并对其特性进行了分析.仿真实验表明,本文提出的算法收敛速度快,重建图像的主、客观质量较高,适合压缩视频的应用.     

一种基于图像轮廓信息的新视点图像生成算法

对于摄像机任意运动采集的序列图像,提出了一种基于轮廓对应的新视点目标图像生成算法．在此算法中,首先检测并提取图像中的轮廓边缘,将边缘分解为直线段,根据直线段间的相对位置关系实现不同图像间直线段的匹配,从而实现整幅图像问匹配．采集的参考图像首先转化到与视点连线平行的平面（称做校正图像）．然后,通过对校正图像匹配点线性插值生成对应于新视点的校正图像;最后将该生成的校正图像变换至最终位置,从而实现新视点图像生成．实验证明,该算法可应用于任何种类的图像合成,所生成图像可以获得清晰的边缘,图像质量较高．     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

基于学习的人脸图像超分辨率重构算法

提出了一种新的基于学习的人脸图像超分辨率重构算法,利用高分辨率图像和低分辨率图像的拓扑结构相似性,将现有的低分辨率人脸图像在低分辨率人脸图像字典中展开,在保持系数不变的同时将字典换为高分辨率人脸图像字典,最终得到待重构的高分辨率人脸图像.在系数估计时,使用主成分分析的方法,同时加入了最小全变分作为约束,算法充分利用了不同人脸图像之间的相似性和人脸图像本身的内部相关性.实验结果表明,结果既保持了对原有图像的忠实性,又比较适合人眼观察.     

基于自适应高斯混合模型的图像稳定方法

提出了一种基于自适应高斯混合模型(Gaussian mixture model)的运动滤波器的图像稳定方法.首先采用多分辨力金字塔技术,通过特征跟踪进行运动估计;然后分析前n帧图像的统计特征,求取GMM参数;最后利用GMM运动滤波器对运动参数进行滤波,输出稳定的图像序列.实验结果表明,该方法对于图像的不规则运动的参数补偿是有效的,并且可以实现实时处理.     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．     

基于相似性约束的面部幻象在人脸识别中的应用

为了根据低分辨率（LR）人脸图像生成高分辨率（HR）图像以提高人脸识别率,设计了四个相似性约束函数,提出了基于相似性约束的面部幻象方法。首先利用LR-LR约束计算出输入的LR人脸图像与训练集中各LR人脸图像之间的相似性;然后利用LR-HR约束描述输入的LR人脸图像与HR训练图像之间的局部结构相似性,同时增强相邻幻象图像块之间的平滑约束;最后利用空间相似性约束减少远离幻象图像块的那些图像块的影响。在FERET、Yale及ORL三大通用人脸数据库上的实验结果表明,相比其它几种较为先进的面部幻想生成方法,所提方法得到的幻想图像分辨率更高,此外,所提方法得到了更高的识别率。     

立体视觉双目图像MAP的优化复原方法

为了有效地对立体视觉双目模糊图像进行复原,提出一种动目标双目图像MAP的优化复原方法,将双目运动模糊图像的复原问题转化为在模糊核路径关系约束下的双重循环MAP优化估计问题,在保证模糊核路径对应关系前提下,对双目图像进行去模糊。建立了双目图像模糊核路径的对应关系模型,将关系模型作为约束条件式,嵌入到基于模糊核和双目原图像的MAP优化估计过程中,通过双重循环迭代获取双目图像的模糊核和清晰图像。实验结果表明,该方法能够有效地去除立体视觉双目图像的模糊。     

采用稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法

为了提高超分辨率重建图像的质量,提出一种基于稀疏表示和小波变换的超分辨率重建算法.首先,将小波变换的多尺度性、多方向性与稀疏表示的灵活性相结合,构建一种双稀疏编码(DSC)模型,提高稀疏系数的精度.然后,在双稀疏编码模型中引入局部线性嵌入正则化项(LLER),以更好地保留图像的结构;在重建过程中,对输入的低分辨率图像进行小波分解,得到3幅不同方向的高频子图,并采用提出的模型对其进行重建.最后,利用逆小波得到最终的高分辨率图像.实验结果表明:与多种主流的超分辨率算法相比,文中算法无论在主观视觉效果还是在峰值信噪比和结构相似度两个客观评价指标上,都取得了更好的效果.     

基于Dirac残差模块的单幅图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题(SISR),提出了一种新的基于Dirac残差的超分辨率重建算法.算法使用全局跳跃重建层来直接利用输入LR图像的低频特征,通过多个dirac残差块来自适应学习输入LR图像的高频特征,通过亚像素卷积进行图像重建.算法通过权重参数化来改进残差层,同时使用输入图像的卷积特征与残差网络学习特征结合进行重建.实验采用Adam优化器进行网络训练.使用L1范数作为损失函数.在PSNR、SSIM和视觉效果与其他先进算法进行对比,实验结果表明,在常用测试集上与其他深度学习算法相比有较大提高.     

目标自动跟踪摄像机的技术研究

提出了目标自动跟踪摄像机的总体设计方案。根据CMOS图像传感器的工作原理及典型外围电路，设计了基于CMOS图像传感器的图像采集电路。为了提高图像数据的处理速度，采用了双存储器的设计方案。选取了一个带有六个参数的仿射变换模型来表示整个背景图像运动，利用待匹配块之间仿射模型的变换关系．求解出了背景运动模型参数，实现了相邻两帧背景图像之间的匹配。通过时间差分法实现目标检测，采用强度中心法确定目标位置。     

利用十字分布的仿射变换模型估计旋转运动

不规则的旋转运动会明显降低图像序列的质量,旋转运动估计是实现图像稳定的关键技术.提出了采用仿射变换来估计图像旋转运动的方法.利用全分布的匹配块进行仿射变换可以获得较好的运动估计效果,不过运算量过于巨大.分析图像分布特性,提出采用十字分布的匹配块参与仿射模型的变换;只使用呈十字分布的外围4个匹配块进行运算,获得了与全分布法相近的结果.仿真试验结果表明提出的算法不仅能很好的估计并补偿旋转运动,运算量仅为全分布法的1/6.     

匀速直线运动模糊图像的恢复技术研究

根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型。由此推出了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型的数学模型。并进一步通过分析相应的数学模型，探讨了匀速直线运动模糊图像的恢复技术问题。最后依据相应的数学模型用计算机进行模拟得到效果良好的恢复图像。