结合运动补偿的球体双边滤波视频降噪算法

提出一种结合了运动补偿的球体双边滤波（motion compensated sphere bilateral filtering, MCSBF）视频图像降噪算法。在受噪视频图像中,首先利用视频序列中的当前帧和前后多帧图像,通过运动补偿得到当前帧的参考帧。在当前帧和参考帧构成的三维空间中,构建滤波窗为球体的双边滤波器,对当前帧像素进行三维双边滤波、实现降噪。算法能够充分利用视频图像中的空时相关性,在保持视频图像细节的同时、有效地去除噪声。实验结果表明,在提升受噪视频图像主观视觉质量和峰值信噪比（peak signal noise ratio, PSNR）等方面,算法优于空时联合滤波（spatial temporal joint filtering scheme, JNT）、空时转换滤波（spatial temporal varying filter, STVF）、多假设运动补偿滤波（multi-hypothesis motion compensated filter, MHMCF）等经典视频图像降噪算法。     

基于Mean Shift 的光晕抑制算法

针对SSR 算法在图像高对比度边缘处产生光晕现象，在研究光晕现象的基础上，提出了一种基于均值偏移（Mean Shift，MS）的自适应滤波光照估计算法。该算法根据初次MS 算法平滑原图像得到的先验知识，自适应地改变滤波器的形状，从而达到抑制光晕的目的。实验表明该算法不仅压缩了图像的动态范围，而且运算速度较快，抑制光晕效果较好。     

一种新的SAR相干斑抑制方法

研究了SAR相干斑统计特性和中值滤波的不足之处,阐述了加权中值滤波器的原理,并在此基础上针对SAR图像的特点提出了一种自适应优化加权中值滤波算法,该算法抑制SAR图像相干斑噪声时能够尽可能保持所需细节,达到了图像噪声和细节保持的最佳平衡.实际图像的测试结果表明了所提方法的有效性.     

视频监视中运动目标的检测与跟踪算法

提出一种视频监视中运动目标的精确检测、提取以及跟踪算法。该算法采用基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差实现快速精确地检测和提取目标 ,使用扩展的Kalman滤波器预测运动目标下一时刻可能处于的区域 ,缩小了目标跟踪时的搜索范围。充分利用运动目标检测的结果 ,提高了目标的匹配效率及跟踪速度。     

基于速度合成孔径雷达的海面舰船动目标成像方法

海面舰船成像技术在军事和民用领域应用广泛。针对海面动目标成像定位模糊的缺点,提出了使用速度合成孔径雷达（velocity synthetic aperture radar,VSAR）估计动目标速度频率的方法。首先,分析了VSAR的成像机理和限制条件,建立了基于相控阵雷达对海面舰船的成像模型;然后,采用多天线图像域的速率频率估计方法纠正方位向的偏移,采用图像熵算法完成目标图像的自适应聚焦;最后,利用该方法对海面运动舰船进行仿真计算。仿真结果表明,VSAR在处理大海域海面静动目标同时存在的场景下,可以甄别出目标所属类型,判断出动目标的运动趋势和航行轨迹。相比于传统的单通道SAR雷达和沿航迹干涉雷达算法,速度频率估计算法解决了方位定位精度不足的缺点,提高了大面积海域条件下的动目标舰船的定位性能,具有良好的应用前景。     

一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法——在交通场景中的研究与应用

研究并实现了一种改进的自适应阈值SSDA的视频拼接算法,并将其应用在交通领域。主要从倾斜校正,帧图像配准,无缝拼接三个方面进行了研究与论证,实验结果表明,这种改进的自适应阈值SSDA的图像配准方法,减少了计算量并提高了视频拼接的效率,有利于交管部门对路况信息数据的回放和存储,减少数据量。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

基于MVMW 的H.264/AVC自适应快速帧间模式决策算法

针对运动矢量移动窗口（Motion Vector-based Moving Window，MVMW）算法预测代价值计算不准确，且视频类型自适应不强等缺点，提出一种基于MVMW 改进模式决策算法。该算法摒弃了MVMW 中计算较为复杂的比例参数矩阵，在详细统计分析编码宏块间时域和空域相关性的基础上，采用与当前帧相关性较高的前两帧参考帧中的已编码宏块参与计算当前块的分块预测代价值，确保了预测的有效性，其算法复杂度较MVMW 降低较多。此外，该算法采用的运动矢量移动窗口大小根据宏块分块模式自适应变化（Adaptive Motion Vector-based Moving Window，AMVMW)；且该算法阈值设置理论性较强，克服了MVMW 算法中由于固定大小窗口和经验阈值造成预测代价值不准确的缺点，保证了预测精度。实验结果表明，本文算法较MVMW 在码率和图像质量均改善提升的情况下，编码时间明显减少，其整体编码效率优于MVMW。     

基于三维小波变换及运动补偿的视频图像压缩技术

视频图像压缩技术是多媒体信息存储和传输的关键。提出了一种结合运动补偿的三维小波视频图像编码压缩技术。该算法首先对视频图像进行三维小波分解 ,然后对分解后的不同频率的子图像进行量化编码 ,并结合运动补偿技术消除图像帧之间的冗余相关信息 ,实现视频图像的编码压缩。实验仿真结果证明了这一算法的可行性和有效性     

基于SVM的跳帧转码快速帧间编码算法

为降低H.264跳帧转码运算复杂度,在帧间模式选择中引入支持向量机(support vector machine, SVM)技术,提出一种SKIP模式提前判决算法,具体讨论了关键的特征向量与核函数的选择方法。同时,利用宏块时域相关性缩减预测模式数量,实现率失真优化提前终止。其次,通过定义宏块运动程度参数,针对不同运动程度的视频序列自适应地选择运动矢量合成算法和运动搜索策略,有效减少在已获得最佳运动矢量后仍进行运动搜索的运算冗余。实验证明,此算法极大降低了算法复杂度（平均84%）的同时保证了较高的视频质量,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性。     

改进的均值漂移算法在运动目标跟踪中的研究

以智能交通系统中运动目标跟踪为背景,研究采用均值漂移算法,实现对快速移动的单目标事物准确实时跟踪。首先,分析了均值漂移算法的基本原理。其次,分析了均值漂移算法在目标跟踪中存在的问题及解决方法:针对目标遮挡情况下目标跟踪的准确性问题,采用将均值漂移算法与卡尔曼滤波算法相结合的自适应均值漂移目标跟踪算法;针对大小不变的带宽窗口可能导致跟踪丢失的问题,采用了自动调节带宽窗口的方法。最后进行了仿真实验。     

基于Retinex和小波分解的手背静脉识别方法

为了解决手背静脉识别系统中图像的对比度较低且静脉结构简单的问题,首先提出一种基于自适应平滑滤波器的Retinex增强算法,在增强静脉结构的同时均衡了图像灰度;然后分析了静脉图像的小波分解子带图像和灰度积分投影,指出小波低频子带图像和垂直方向的灰度积分投影比较适合作为手背静脉识别的特征;进一步提取了基于逼近系数的小波不变矩特征,并融合形成了90维的手背静脉特征向量;最后建立SVM 分类器并利用手背静脉图像库进行实验,结果证明了该算法的识别优越性.     

预测性菱形搜索在视频编码中的应用

根据预测性运动矢量和菱形搜索的思想 ,提出了一种基于预测性运动矢量快速块匹配的视频编码新方法。这种编码方法在运动估计的过程中引入了预测性运动矢量的概念 ,利用预测性菱形搜索 (PDS)计算出稳定且平滑的运动矢量场 ,充分利用了相邻块运动矢量的相关性。仿真结果表明 ,该方法应用到视频编码中能够得到比其他几种常用的快速块匹配法更好的效果。     

采用支持向量机的指纹图像分割

提出了一种采用支持向量机分类的指纹图像分割方法。将指纹图像分块,并根据图像块的对比度特征进行初分割,以去除灰度变化较小的白背景块,对剩下的图像块提取方向偏差和频率偏差,并根据对比度、方向偏差和频率偏差三个特征分割出特征明显的前景块和背景块,采用支持向量机将经前两次分割不能判决的图像块分为前景和前景两类;采用形态学方法进行后处理以减少分割错误;为计算频率偏差,提出了一种新的频率计算方法。在FVC指纹库上对算法进行仿真实验,结果证明了方法的有效性。     

融合图像语义的动态视频拼接方法

针对当前视频拼接方法仅考虑图像低阶几何特征而没有考虑图像高阶语义特征的问题,提出融合图像高阶语义信息的视频拼接方法,并采用多线程编程方式提高拼接速度。主要贡献包括:①自适应动态视频拼接系统框架;②融合语义的高效特征匹配算法;③融合语义的视频拼接质量评价算法。为验证提出算法的有效性,使用车载摄像机在校园环境内进行动态视频拼接实车实验。实验结果显示,相比于传统方法,该匹配算法正确率提升了50%左右,拼接评价算法更符合人眼视觉,方法的拼接质量提升了25%左右,具有较高的鲁棒性与准确性。     

基于运动感知的VR体验舒适度研究

针对观众在进行虚拟现实(virtual reality,VR)体验后出现眩晕、恶心等不适的问题，建立一种基于运动感知的VR体验舒适度评估方法。通过对立体VR视频进行稠密光流估计，分析场景中的水平运动和垂直运动计算视频帧速度矩阵，提出了基于帧差法和基于时域的帧加速度特征提取方法，将提取的速度、加速度等运动特征结合支持向量回归算法建立VR体验舒适度评估模型。实验结果表明，基于时域帧加速度特征的评估模型优于基于帧差法的模型，且性能较现有其它模型更接近主观评价值，均方根误差减小到7.0,Pearson相关系数提高到0.955 3。     

一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法

为了实现违法用地现象的实时监测,对土地间的挖掘机等施工机械的工作状态识别是非常重要的.实际场景下,因随机噪声和光照变化的影响,给挖掘机工作状态识别带来极大的挑战.本文提出一种基于视频图像的挖掘机工作状态识别方法,首先,对同一品牌挖掘机工作装置的各种姿态建立混合local binary features (LBF)形状回归模型并进行离线训练;其次,利用上述模型预测输入视频帧中挖掘机工作装置的形状信息,构建挖掘机的工作状态特征描述子;最后,利用support vector machine (SVM)分类器自动判别挖掘机的工作状态—-工作状态或非工作状态.实验结果表明,该方法很好地克服了多姿态导致形状变化的影响,对挖掘机工作状态识别准确率达到了93.53%.     

基于运动矢量相对强度的时域错误掩盖算法

针对时域错误掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题,提出了一种依据运动矢量边界差值最小准则的运动矢量估算方法。同时,利用受损块与邻域块的运动空域相关性,提出了一种基于运动矢量相对强度的时域掩盖算法。对于受损块,评估其领域内运动矢量变化的相对强度,据此采用运动矢量边界差值最小法或拉格朗日插值法恢复其运动矢量。仿真结果表明,对不同视频序列或不同宏块丢失率,该算法所恢复的视频序列的PSNR值比传统算法提高了0.3 dB~3 dB;同时,解码的图像也获得了较好的主观视觉效果,具有更强的鲁棒性。     

基于熵特征和支持向量机的调制识别方法

通信信号调制识别在非合作通信领域是一项重要的研究课题。针对当前算法计算量大,能识别的调制类型少的特点,提出了一种基于熵特征和支持向量机（support vector machine, SVM）的调制识别新方法。该算法通过提取接收信号的多维熵特征,作为调制识别的特征参数,并利用基于二叉树的SVM作为分类器,对接收信号进行调制识别。除了信号的信噪比,该算法不需要信号带宽和载频等其他先验知识。理论分析与计算机仿真结果表明,该方法具有很高的识别率,计算量小,具有很好的应用价值。     

基于多观测向量块稀疏的MIMO雷达非理想正交波形成像

基于稀疏恢复的多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达波形分离方法,能够代替匹配滤波,提高MIMO雷达非理想正交波形分离效果,对目标高分辨成像。但由于目标像稀疏性较弱,多观测向量(multiple measurement vector, MMV)稀疏恢复算法的效果有限。通过调整感知矩阵发掘目标像的块稀疏性,提出了一种基于块稀疏的MMV稀疏重构算法来提高成像质量。首先采用改进的复合三角函数(improved composite trigonometric function, ICTF)作为平滑函数近似l₀范数,然后将其扩展到基于块稀疏的MMV模型,最后通过自适应调整正则化参数提升算法稳健性。通过实验验证了该算法在不同稀疏度、不同信噪比下的重构性能,仿真分析了其应用于MIMO雷达对多散射点目标模型的成像效果。仿真结果表明,所提算法能够更好地提高成像质量。