头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

基于双帧图模型的视频物体分割

通过将空间及时序信息有效结合, 提出基于双帧图模型的单目视频物体分割算法。首先, 通过手工交互得到初始帧的分割, 并据此训练获取前景物体及背景的颜色模型。然后, 利用双帧图模型融合当前帧的颜色信息以及由颜色差得到的空间和时序约束。根据观测到的颜色差异与物体运动的线性关系, 提出运动自适应的时序约束因子, 它能够随视频中物体运动变化自适应地调节。最后, 通过二值图割法计算当前帧的分割结果并更新颜色模型。利用双帧图模型可循序地对视频中的下一帧进行分割。实验结果证实, 提出的自适应时序约束因子可以提高物体分割结果的准确性和时序一致性, 量化指标表明此算法在视频物体分割中可获得更优结果。     

基于流场纹理表达与表面粗糙度测量的运动目标分割

针对传统的光流法和背景差法所分割的运动目标存在区域丢失和内部孔洞的缺点,本文提出一种基于流场纹理表达及物体表面粗糙度测量的运动目标分割方法,即通过计算相邻帧间的光流将目标运动表达成流体的流动,并利用线积分卷积来表达流场纹理以展示更多的流场细节,从而将背景图像和运动目标分别表达成不同的纹理,最后通过针描法测量物体表面粗糙度的策略将运动目标和背景的纹理图像映射为表面粗糙度不同的物体,并通过分析直方图确定阈值分割运动目标。实验结果表明,本文提出的运动目标分割方法可自适应地选取阈值,并且可克服内部孔洞。     

区域生长型分水岭算法及其在图像序列分割中的应用

针对物体基视频编码中的图像分割,提出了一种区域生长的分水岭算法,它直接对要分割的图像而不是其形态梯度信号进行分割,克服了传统形态分割方法使用形态梯度信号而导致轮廓信息丢失的缺点。此外,在具体实现算法时,采用了一种基于分级队列结构进行图像扫描的巧妙方法,大大提高了算法的效率。模拟结果表明,该算法能有效地分割运动物体,能较精确地定位运动物体的边缘。     

基于傅立叶变换的电视信号运动检测方法

运动检测是目前研究的热门课题之一，已经提出了许多种检测方法，主要包括块匹配法、象素递归法和相位相关法。本文提出一种基于分割的傅立叶方法，该方法是根据傅立叶变换的基本性质在对图象进行分割的基础上来完成运动检测的，它能够分别处理物体平移和旋转，并能获得较准确的运动矢量。     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

一种新的基于连续小波变换的图像分割算法

研究一种基于空域-时域可连续小波变换的图像分割算法,运用可分离的小波函数作为滤波器提取运动参数,根据运动参数所提供的物体的运动特征实现基于运动估计的图像侵害从而有效地提高了图像分割算法对图像噪声、物体形变以及物体之间遮挡的适应性,由于小波函数的可分离性,大大降低了高维连续小波变换过程中计算的复杂性;采用序贯搜索及由“粗”到“精”的分层聚类相结合的策略,进一步提高了分割效率。通过对算法的仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性。     

基于动态包围盒树的碰撞检测算法研究

改进了以AABB包围盒为基础的碰撞检测算法.在多物体筛选阶段,利用AABB的构造特性和物体的运动特性,结合一维投影和二维投影来快速排除不可能相交的物体对,为了加快相交测试的速度,在投影测试之前划分坐标轴;在对可能相交的物体对进行进一步检测时,分割物体包围盒寻找可能碰撞的图元,在分割过程中建立动态包围盒树,减少了算法存储空间,有利于物体的更新操作.实现表明,改进后的算法效率有所提高.     

基于Delaunay三角形网格立体图像编码算法的特征点提取

可变形网格是目前立体图像编码方法研究的一个新方向．在Delaunay三角形网格立体图像编码算法的基础上,提出了一种特征点选取方法该方法充分利用物体边缘进行特征点提取,建立Delaunay三角形时能根据物体的边缘分割物体,以便能更好地反映物体复杂运动与形变PSNR值与实际观测结果表明,所提出的方法优于传统方法,更能够反映图像中物体运动和形变的细节     

视频序列中运动目标的自动提取

在利用Canny算法将空间边缘信息结合到基于变化的分割技术的基础上,提出在预处理阶段对视频序列的灰度图进行局部对比度增强处理,以增加前景物体与背景对比度的观点,解决了许多视频分割算法都存在的对比度较低带来分割困难的问题,并通过设计滤波器来滤除对比度增强之后引入的少量噪声;然后针对复杂背景的情况,利用随机信号的统计特性累计得到算法所需的背景,实现背景信息的自动获取;最后利用背景累积过程中分类讨论的观点,解决了物体停止运动时间较长时的分割丢失问题. 通过几个典型的MPEG-4测试序列进行实验,实验结果表明,该算法可以有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

基于序列图像的人体局部运动的视频检测的研究

针对睡眠呼吸系统综合症病人的视频监测,提出了一种基于计算机加图像采集卡的智能视频监测方法,该监测系统运用背景差分法提取出运动目标区域,然后采用运动历史图像(Motion History Image,MHI)实现对病人睡眠过程中的异常行为提取分类,为进一步的了解病人病情及后续的治疗提供可靠的数据资料。     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

滚动接触约束下机器人多指操作的协调运动规划

在多指手操作物体时,需要根据物体的运动规划各手指的运动,当手指与物体与滚动接触时,这一问题显得非常复杂目前。主要采用基于运动学的速度控制方法和主从规划方法,文中分析了这两种方法,指出它们都不是真正的协调运动规划,通过引入最优抓取所确定的抓取姿态集合约束和衡量抓取质量指标的函数,在不同的条件下,提出了不同的协调运动生成算法,通过应用香港科技大学多指灵巧手进行实验研究表明,在同样的操作任务下,协调运动     

基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取

为了对静态背景下的多目标运动物体提取,提出了一种基于差分方法的多运动目标提取,首先获取运动框架,有利于消除噪声,得到时空融合图后,进行形态处理,并运用新的填充算法,该算法可以一次性的快速填充所有的运动物体,节省了时间.实验证明,该方法简单有效.     

一种考虑不确定性双臂机器人的鲁棒协调控制方案

研究了双臂机器人操作工件运动过程的动力学鲁棒协调控制,在载荷优化分配的基础上建立了系统的动力学方程.针对双臂操作系统动力学模型的不确定性,基于计算力矩结构提出了一种鲁棒协调控制方案,该方案能有效克服系统的不确定性影响和抖振,使得工件运动能较好地跟踪期望的运动轨迹,而当工件匀速运动时能保证内力跟踪误差有界.对平面双臂机器人操作工件的协调运动进行算例仿真.理论分析及仿真结果证明了控制方案的有效性.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

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。     

限失真度下形状编码轮廓顶点的优选算法

基于对象的视频压缩编码中,对图像中任意形状物体的形状信息能提供一种较为有效的编码方法一直是个至关重要的问题.以率失真理论为基础,提出了一种针对视频帧内的复杂形状图像,在一定失真度控制下的形状编码优化算法.其核心思想是:基于整幅灰度图像的边缘检测,对不同对象区域及整图的轮廓建立“图”的数据结构,分段轮廓形状逼近,从而为限定失真度下使形状编码的比特率最小提供了保证.