基于光流分析的车辆转弯及上下坡信息获取

传统的前照灯系统存在安全隐患,自适应前照灯系统(AFS)可以有效消除安全隐患、降低交通事故率,准确获取行车环境特征信息是AFS实现自适应照明的前提条件.文章采用摄像头获取车辆夜间行车时驾驶员视野前方视频图像序列,提出了一种图像区域分割方法,结合基于光流模型的图像运动估计方法计算出各个区域的所有像素点的光流速度,并依据不同区域光流速度提出车辆行车环境特征判断准则,来获取夜间行车转弯及上下坡信息,实验证明了该方法的有效性.     

梯度优化的多尺度视频光流估计

提出一种基于梯度优化的不同运动幅度视频图像光流估计的新算法。先用Loggabor滤波器对原视频图像进行相位、尺度滤波,再用所得的特征图像来计算时空梯度,最后根据时空梯度计算光流。该算法模型同时运用由粗到精的图像金字塔方法对视频图像分层处理。理论分析和实验结果表明,该算法适用于大幅度的视频运动光流估计,不仅能得到适合人眼视觉分辨率特性的图像,而且使时空梯度更加优化,光流计算更准确。并且在时间复杂度上与传统光流计算方法相当,在计算精度上优于Horn和Schunck、段先华等人提出的算法。     

初级视皮层机制启发下的特征提取

针对传统计算机视觉方法在纹理细节提取和局部运动感知方面的局限性,借鉴生物视觉系统的强大信息处理机制,提出一种基于三维时空能量模型的初级视皮层(V1)视觉模型。模型首先利用三维Gabor滤波器初步模拟得到简单细胞感受野,接着采用半波整流操作进一步得到简单细胞模型,随后通过能量模型整合简单细胞感受野进行,模拟得到复杂细胞模型。仿真结果表明:所提模型在图像静态纹理特征和简单视频序列运动特征提取上取得了较好的效果。较传统模型而言,模型将计算机视觉与生物视觉有效融合,具有更强的动静态特征表达提取能力,体现了V1细胞强大的信息处理机制,为视觉脑启发计算提供新的思路。     

基于自适应双分数阶光流模型的运动目标分割

针对当前光流算法在光照不足的环境下不能进行弱纹理区域的运动目标分割问题,提出了一种自适应双分数阶光流(ADFOVOF)模型.该模型在双分数阶光流(DFOVOF)模型的基础上,通过图像信噪比计算DFOVOF模型中数据项的分数阶微分掩模的阶次及尺寸;应用以光流向量为特征的超像素调整DFOVOF模型中平滑项的分数阶微分掩模的形状.实验结果表明,在光照不足或者光照变化剧烈的场景下,文中算法能够精确估计光流场,获得清晰的运动目标轮廓.     

基于LRP的自适应运动目标检测算法

传统的运动目标检测算法主要基于像素值的统计模型,对于光照突变和噪声极为敏感.为此,提出了一种基于局部比率模式(LRP)的自适应运动目标检测算法.使用LRP描述视频图像序列中像素特征,通过自适应核密度估计对像素特征进行建模,提取出运动目标.实验结果表明,该算法适应光照变化,有良好的检测性能.     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除"伪角点",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

基于特征匹配的非刚性大位移光流算法

针对非刚性大位移光流估计问题,提出了一种基于特征匹配的光流优化算法. 首先,传统数据项针对整副图像进行一致性假设的策略过于粗放,文中采用了一种根据图像中每个像素特点自适应选择一致性假设的优化方法;其次,针对传统各向同性的平滑项易造成演化过程中图像细节丢失、边缘模糊等问题,提出一种各向异性的平滑项,有利于实现图像细节的光流估计;另外融合特征匹配于变分光流框架中,充分利用特征匹配在大位移条件下的鲁棒性与变分光流的致密性;最后,基于MPI Sintel数据集对本文算法进行定量分析. 实验结果表明,本文算法能够实现非刚性大位移光流的准确估计,鲁棒性强,在market_5图像中,该算法比LDOF于AAE和AEPE指标上分别提升了18.9%与21.9%.      

基于高效二阶最小化的运动模糊目标跟踪算法

针对运动模糊严重时容易导致目标跟踪失败的问题,提出了基于高效二阶最小化(ESM)的模板匹配目标跟踪算法.首先提出一种运动模糊模板匹配的图像构造模型.然后引入ESM算法,在ESM算法基础上,用改进的高效二阶最小化(ESM-MB)算法跟踪运动模板.引入摄像头快门估计时间作为参数,提出了自适应不同快门速度所引起的不同的运动模糊的ESM-MB-ST跟踪算法.最后,通过真实视频序列的跟踪实验,验证了提出的ESM-MB算法及ESM-MB-ST算法具有更强的鲁棒性与实时性.     

Temporal dynamics of a neural solution to the aperture problem in visual area MT of macaque brain

A critical step in the interpretation of the visual world is the integration of the various local motion signals generated by moving objects. This process is complicated by the fact that local velocity measurements can differ depending on contour orientation and spatial position. Specifically, any local motion detector can measure only the component of motion perpendicular to a contour that extends beyond its field of view. This "aperture problem" is particularly relevant to direction-selective neurons early in the visual pathways, where small receptive fields permit only a limited view of a moving object. Here we show that neurons in the middle temporal visual area (known as MT or V5) of the macaque brain reveal a dynamic solution to the aperture problem. MT neurons initially respond primarily to the component of motion perpendicular to a contour's orientation, but over a period of approximately 60 ms the responses gradually shift to encode the true stimulus direction, regardless of orientation. We also report a behavioural correlate of these neural responses: the initial velocity of pursuit eye movements deviates in a direction perpendicular to local contour orientation, suggesting that the earliest neural responses influence the oculomotor response.     

适用于遮挡的网格跟踪算法

引入遮挡网络模型的概念，提出了一种适用于遮挡的网格跟踪算法，遮挡区域检测和网格节点运动估计是跟踪算法的关键。改进的遮挡检测方法可以更加准确检测遮挡区域，能有效地提高遮挡及其相邻区域运动估计的准确度；采用了基于特征窗口匹配的网格节点运动估计方法，有效地避免了块匹配法产生的块效应。实验证明，本文算法可以有效进行运动跟踪，具有较了的视觉效果。     

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.      

基于稳健特征点的立体视觉测程法

提出一种基于稳健特征点的立体视觉测程法完成机器人自主高精度定位.从可重复性、精确性和效率3个方面比较多种局部不变特征算法性能,采用稳健特征算法AKAZE(AcceleratedKAZE)提取特征点.提出了一个稳定的特征点匹配框架和改进的随机抽样一致性算法(Random Sample Consensus,RANSAC)去除外点,使文中的视觉测程法可以应用于动态环境中.基于几何约束的分步自运动估计可提供相机运动的精确信息.将提出的方法在KITTI(Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute)数据集上和复杂校园环境中所采集的立体视觉数据集上进行测试,与经典立体视觉测程方法比较,文中的方法更好地抑制了误差累计,运动估计结果满足实时高精度定位系统需求.     

视频抖动矫正中全局运动参数的估计

手持式终端拍摄视频时因为人手的抖动会出现画面不稳定现象。为稳定视频画面,提高视频的主观质量,提出了一种视频抖动矫正算法。该算法采用圆形块匹配获得当前帧像素的局部运动矢量。用迭代最小二乘法求解使用局部运动矢量和运动模型建立的线性参数系统获得全局平移、旋转及缩放运动参数。最后用运动迭代使运动参数更加精确。实验结果表明:该算法对平移、旋转及缩放运动的处理能力分别为大于30像素、大于30°及0.85~1.14,参数估计精度分别达到0.05像素、0.01°及0.0001,能处理的运动幅度范围以及运动参数的估计精度都比基于光流的算法均有很大提高。     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

基于单尺度Retinex算法的非线性图像增强算法

提出一种改进的Retinex算法——基于单尺度Retinex的非线性图像增强算法.不同于经典的Retinex算法用复杂的运算估计亮度图像,该算法首先对亮度图像进行粗估计,然后通过非线性运算在反射图像中对粗估计的亮度图像进行补偿.实验结果表明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论在增强效果还是在处理时间上都具有更大的优越性.     

基于模型融合的低照度环境下车道线检测方法

针对低照度环境下车道线检测准确率低和稳定性差的问题,提出了一种基于模型融合的低照度车道线检测算法.采用基于ALTM(adaptive local tone mapping)算法改进的颜色平衡算法做数据增强处理,有利于车道线特征的提取;融合改进的Deeplabv3+模型和Unet模型,有效降低了过拟合现象;使用实例分割得...     

可预测起始搜索点的自适应准十字菱形搜索算法

分析了视频图像现有块匹配运动估计的技术特点,通过实验数据定量评价了各算法的优缺点,提出的一种改进的自适应运动估计算法:基于起始搜索点预测的准十字菱形搜索算法.该算法根据序列图像中运动矢量的十字中心偏置分布特性和运动矢量间的时空相关性,设计了一种准十字菱形搜索模板,并对静止块设定阈值,直接中止搜索;结合起始搜索点预测,并根据运动类型自适应选择搜索策略,使本文算法在保证了搜索准确性的同时,提高了运动估计的速度.     

Cortical microstimulation influences perceptual judgements of motion direction

Neurons in the visual cortex respond selectively to perceptually salient features of the visual scene, such as the direction and speed of moving objects, the orientation of local contours, or the colour or relative depth of a visual pattern. It is commonly assumed that the brain constructs its percept of the visual scene from information encoded in the selective responses of such neurons. We have now tested this hypothesis directly by measuring the effect on psychophysical performance of modifying the firing rates of physiologically characterized neurons. We required rhesus monkeys to report the direction of motion in a visual display while we electrically stimulated clusters of directionally selective neurons in the middle temporal visual area (MT, or V5), an extrastriate area that plays a prominent role in the analysis of visual motion information. Microstimulation biased the animals' judgements towards the direction of motion encoded by the stimulated neurons. This result indicates that physiological properties measured at the neuronal level can be causally related to a specific aspect of perceptual performance.