基于摄像机几何模型的视间预测方法

多视视频编码是实现自由视角电视和三维立体电视等应用的关键技术。为了有效地提高视间预测的效率,该文基于摄像机几何模型,提出了一种新的视间预测算法,其特点是利用摄像机参数和深度信息对视差矢量进行预测,并运用亮度补偿工具和亚像素插值技术减少视差补偿误差。将新的算法集成到目前最新的多视视频编码框架H.264/AVCMVC中后,实验结果表明,新的算法最高能节省32.82%的码率,编码增益最高可达2.067dB。     

一种高效低时延的多视点分布式视频编码

分布式视频编码是一种可以将编码端复杂度转移到解码端的视频编码方式.多视点分布式视频编码在视点内部大都采用运动补偿内插法来降低时间冗余,但是因为运动补偿内插法的解码顺序与视频顺序不一致,从而导致视频解码出现时延.因此,基于运动补偿外推法提出了一种高效低时延的多视点分布式视频编解码方法.此外,一般运动补偿外推法的重构质量要低于运动补偿内插法.在使用运动补偿外推法降低时间冗余的基础上,使用视差矢量内插法降低视点间冗余,经过融合算法提高重构质量.实验证明,所提出的这种高效低时延的多视点分布式视频编码,在重构质量相当的情况下,解码时间降低了0.3s.     

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.     

基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

基于视差变化连续性调节的3D视频舒适度增强

为解决3D 视频因视差变化不连续而引起的视觉疲劳, 提出一种非舒适帧视差调节方法。该方法根据舒适度评价模型, 利用JMVC(Joint Multi-view Video Coding)多视点编码系统中的当前帧运动矢量和视差矢量信息, 找到影响舒适度的视频帧。通过非舒适帧的视差调节方法, 对影响舒适度的视频帧进行视差调节, 得到提高人眼观视舒适度的新视频。观视者根据自身生理症状和疲劳反应进行主观打分。通过多组实验前后对比的结果表明, 通过非舒适帧的视差调节后得到的立体视频观看舒适度比处理前提高5. 13%, 而且在保证视频质量的基础上, 提高了立体视频观视舒适度。     

一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能.     

一种自适应局部亮度补偿多视点视频编码方法

针对多视点视频中存在亮度变化降低编码效率的问题,提出了一种基于亮度变化空间相关性的自适应局部亮度补偿方法。通过改进的宏块匹配准则,并利用当前宏块已知相邻重建区域和匹配块相邻区域之间的亮度变化值进行自适应亮度补偿,从而提高了运动估计和视差估计的预测精度。通过对6组不同特性的视频序列进行测试,仿真测试结果表明,对于存在亮度变化的多视点视频,该方法既能降低编码输出比特率,又能提高峰值信噪比。     

三维和二维平移运动估计算法分析研究

运动估计和补偿预测编码是视频编码标准中的一项关键技术,其核心问题在于如何利用当前帧和参考帧来估算运动矢量.文章结合H.264/AVC视频编码标准的新特征,对传统运动估计和运动补偿算法和三维平移运动估计和算法进行了分析.通过计算复杂性的分析,认为在视频预测编码中,可以根据视频编码要求,采用二维运动估计或三维平移运动估计,提高压缩编码性能.     

多参考预测链的时域可扩展性和抗错性

网络的带宽抖动和数据传输错误是影响视频传输的重要原因。该文提出了一种新的多参考帧图像预测的视频编码算法,即多参考预测链,使视频具有时域可扩展性和抗错性解决网络的这两个潜在问题。该算法中P帧之间的参考预测关系构成多条链状结构,使视频具有时域可扩展性。链间的不相关性使每个链可独立解码,从而增强了码流抗错性。该算法采用R-D框架动态的管理预测关系链,从而适合网络带宽的变化而获得最佳的终端视觉效果。仿真实验表明,采用多参考预测链编码的码流时域可扩展性的应用非常可行,且表现出较高的抗错性。     

一种由单视频图像序列获取多视差图的方法研究

通过对二维视频中帧间物体与摄像机位置关系和现有的二维视频转三维的方法分析,提出了一种由单视频图像获取多视差图的方法.通过利用单视频连续帧与多相机系统拍摄同一场景获得的多视差图之间的相似性,提出的方法可实现从单视频连续帧中获取所需要的视差图,并对其可行性作了理论和实验上的比较分析,实验证明了作者提出的方法在某些特定环境中的可操作性.     

基于OpenCV的双目测距系统

为解决利用双目设备实现测距并使测距时间控制在毫秒级的问题, 研究了摄像机标定、 立体校正、 极线约束下的块匹配和三维重建等关键技术。使用立体相机将拍摄多个角度的棋盘照片保存到计算机中进行角点检测和标定, 以获得摄像机参数。使用Bouguet标定立体校正算法\, 立体匹配使用块匹配方法。得到视差图后求出三维点云, 进行三维重建, 根据三角相似原理计算目标物体的距离。使用OpenCV2.4.3, 在VS2010编译环境下, 用VC++编程实现。该系统只需普通立体相机采集图像, 成本低, 与其他立体匹配方法相比, 块匹配方案测距速度快且准确度满足应用的要求。     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

水下电视摄象系统的研制与开发

论述了水下电视摄象系统中的光学设计，电气器件，精密机械设计，照明和与系统相关的综合因素。     

一种新颖的PEV红外摄像机自动极化系统

给出了一种靶压固定式ＰＥＶ极化时序；提出了一种独特的采用电压比较器作定时器的ＰＥＶ红外摄像机自动极化系统．该自动极化系统具有结构简单、参数选择容易、调试方便、工作稳定可靠、抗干扰性能强等优点．     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

面向裸眼3D的半全局立体匹配视差优化方法

针对基于双目相机的裸眼3D显示的实时性和真实性问题,研究高精度、高效的双目立体匹配算法来获取高质量的深度信息。采用半全局立体匹配算法获取初步的视差估计量,在此基础上,建立基于一致性检验、中值滤波、多层次均值滤波和视差绘制方法的组合优化方法。实验结果表明,视差优化方法能够使视差的均方根误差下降40%左右、像素错误匹配比率下降20%以上,从而获取高精度的深度信息,为裸眼3D的虚拟视点实时精确绘制奠定技术基础。     

回转窑胴体二维热图像实时检测系统

研究了一种用于回转窑的红外成像系统；讨论了系统的基本组成原理、红外摄像机主要参数的选择和微计算机处理系统的有关接口电路．该系统能对回转窑表面的二维热图像进行实时摄取、显示、存储和分析．实践证明，该系统具有处理实时、操作简便、稳定可靠、功能齐全等优点．     

Implementation of spatial touch system using time-of-flight camera

Recently developed timeofflight principle based depthsensing video camera technologies provide precise perpixel range data in addition to color video. Such cameras will find application in robotics and visionbased human computer interaction scenarios such as games and gesture input systems. Timeofflight principle range cameras are becoming more and more available. They promise to make the 3D reconstruction of scenes easier, avoiding the practical issues resulting from 3D imaging techniques based on triangulation or disparity estimation. A spatial touch system was presented which uses a depthsensing camera to touch spatial objects and details on its implementation, and how this technology will enable new spatial interactions was speculated.     

Implementation of spatial touch system using time-of-flight camera

Recently developed time-of-flight principle based depth-sensing video camera technologies provide precise per-pixel range data in addition to color video. Such cameras will find application in robotics and vision-based human computer interaction scenarios such as games and gesture input systems. Time-of-flight principle range cameras are becoming more and more available. They promise to make the 3D reconstruction of scenes easier, avoiding the practical issues resulting from 3D imaging techniques based on triangulation or disparity estimation. A spatial touch system was presented which uses a depth-sensing camera to touch spatial objects and details on its implementation, and how this technology will enable new spatial interactions was speculated.     

结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法

基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,本文提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,本文提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。