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。     

基于肤色和运动检测技术的单目视觉手势分割

在分析肤色的信息特征和手势的运动特性基础上,构建了一种基于单目视觉的手势分割方法,可从视频图像序列中获取有意义的手势区域.针对确定的背景图像,以10帧的采样间隔采集手势图像,通过肤色信息特征来获得手势的肤色区域,同时通过差分法获得手势的运动区域,再将肤色区域与运动区域进行融合处理获得初始的手势区域,在此基础上,进一步研...     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于多特征HMM融合的复杂动态手势识别

针对基于体感控制器(leap Motion)的手势识别方法通常无法识别复杂的动态手势问题,提出一种基于多特征隐马尔科夫模型(HMM)融合的动态手势识别方法.首先,根据手的移动速率,从连续数据中分割出有效手势,均匀采样得到数据帧;然后提取手掌姿态、手指弯曲度、手指分开度和运动轨迹四类特征;最后用K-means聚类后的特征序列建立四类单特征HMM.在手势识别阶段,计算并融合未知手势序列在四个单特征HMM下的发生概率,选择概率最大手势为识别结果.实验结果表明:所设计的特征能充分表达动态手势,提出的方法能有效识别复杂动态手势,且识别实时性良好.     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

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。     

基于改进凸分解的手势识别

提出了一种新的基于Kinect的实时静态手势识别方法,主要贡献包括:提出了一种简易可行的、结合图像深度信息与肤色信息的手势区域检测与分割方法;提出了一种改进的凸分解算法,对手势区域进行近似凸形状分解,以得到表征手势特征的骨架信息;采用基于路径相似性的骨架图匹配算法对手势进行匹配以实现识别.针对特定手势集进行了对比实验,实验结果表明,本文方法在识别结果的准确率以及算法的效率上都有着良好的表现.      

周界视频监控中抛物检测算法

抛物(如手雷与炸弹等)一般是快速运动的小目标,信噪比极低,通常的目标检测算法失效.针对周界视频监控的特殊应用需求,提出抛物检测与识别算法.首先使用相隔8帧做差法,检测每帧图像中的抛物目标;然后利用改进型Hough变换从运动能量图像中提取目标轨迹的形状特征,通过分析运动历史图像的时间标签,获取目标的运动特征;最后使用树形分类器识别抛物.该算法避免了先跟踪后识别算法中的目标匹配过程,极大减少了计算量,而且在噪声环境中,具有很强的鲁棒性.实验结果表明,对于CIF格式的视频,在60 m范围内对包括网球在内的抛物,该算法检测率超过92%.     

基于高斯混和模型与Blob分析的人手定位

在基于机器视觉的手势识别研究中,手势分割与定位是关键技术。本文在分析肤色的颜色特征和人手运动特性的基础上,提出了一种在视频图像序列中实现手势分割和定位的算法。首先结合肤色检测技术和基于高斯混合模型的运动目标检测技术,获得了图像序列的初始手势区域,之后利用Blob技术实现了最终手势的分割和定位。实验结果显示,该方法具有较高的分割和定位准确度。     

基于像素特征的运动块补偿算法

提出一种基于像素特征的运动块补偿算法.该算法充分利用视频图像的亮度特征与运动关系,实现了基于目标亮度特征进行分割运动块.同时针对视频图像目标运动特点,求得相应的运动方程,更加准确的反映了目标物体的真实运动,得到较为真实的运动矢量场.实验结果表明,与传统的快速分类搜索(CFS)、全搜索法(FS)相比,使用本文算法得到的视频图像帧,具有更加真实的运动矢量场,并且PSNR值相对CFS大约有20 dB的提高.     

中文字符识别系统的研究与实现

为提高字符识别率,将 DAG-SVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)算法应用于字符识别, 提出了一种基于 DAG-SVM 的 OCＲ(Optical Character Ｒecognition) 中文字符识别系统,分别对图像预处理、 分割,字符识别 3 个模块进行了研究与实现。图像预处理采用图像滤波、灰度化处理、图像归正; 图像分割包 括二值化处理、横向及纵向分割; 字符识别模块对当前流行的三大类算法进行了研究,选用 DAG-SVM 作为字 符识别的算法,并基于 Matlab 进行了实现及验证。结果表明该系统 OCＲ 字符识别率达 92． 86%。     

单幅运动模糊图像的恢复及应用

运动模糊图像复原技术高度依赖于点扩散函数的估计,即估计线性运动模糊的方向和长度,这两个参数与物体实际运动速度有一定几何关系。本文在去除运动模糊的同时,提出一种基于单幅模糊图像估计车速的方法。由于运动模糊通常发生在图像的动态区域,因此在恢复图像的同时依据成像几何、相机摆姿和估计出的模糊参数经过数学推导可以计算出车速。本文依据模糊像素扩散现象及模糊图像在频域的性质来估计模糊参数,结合维纳滤波方法进行复原。从而辨识车辆、估计车速、辅助交通管理。实验表明本文方法实用性强,效果较好。     

基于分区的改进维纳滤波图像复原

图像复原技术是图像处理技术中的关键研究内容。由于相机散焦、相机与目标相对运动和噪声等诸多因素的影响,图像质量有所下降。本文针对经典维纳滤波复原方法存在的局限性,提出一种基于分区的改进维纳滤波复原方法。在视觉效果上,该方法不仅可以很好地削弱伪像和抑制噪声,而且能够保持图像边缘。对使用经典方法及改进方法的复原的图像进行进行峰值信噪比评价,结果表明改进方法的峰值信噪比较传统方法有所提高。     

基于序贯相似度的AGV图像配准方法

在视觉引导AGV技术中,符号识别是关键。为实现AGV对地面符号快速、准确的识别,当AGV视觉系统获得的地面符号图像时,首先利用统计特征区域的黑点数来筛选模板,然后采用基于模板匹配的图像配准算法对筛选后的模板进行匹配,完成识别。经过仿真实验证明,该算法的匹配率普遍达到90%以上,基本满足了AGV模板识别、定位的需要,并且计算量较小、计算时间较短。     

图像几何变换的理论及MATLAB实现

图像几何变换是计算机图像处理领域中的一个重要组成部分,也是值得探讨的一个重要课题。在图像几何变换中主要包括图像的缩放、图像的旋转、图像的移动、图像的剪取、图像的块操作等内容。文章主要探讨了图像的几何变换(主要包括图像的缩放、旋转、剪取等)理论,并在此基础上用M ATLAB实现的过程。     

Multiple Face Location Using Motion Information

Introduction　　Facerecognitionhasarousedgreatinterestinthepasttwentyyears.Forthetwostepsinvolvedinhumanfacerecognition,thelocationandtheidentification,theformeristhemostfundamentalbutratherdifficultone.Previously,facelocationhasusuallybeencarriedonstillimages.Withthedevelopmentofmotionanalysistechniquesandtheavailabilityofframesequences,themethodsutilizingmotioninformationtolocateafacehavereceivedmoreandmoreattention.Amongthemthedifferenceframe[1]isperhapsthesimplest.However,usingonlydiffere…     

基于B样条梯度的融合图像算法

图像融合在目标识别、计算机视觉、医学、遥感图像处理等领域应用广泛.利用B样条梯度融合图像算法来解决图像融合,将融合的图像分成3×3子块,计算每个子块的B样条梯度.把待融合图像对应的子块梯度模值累加求和,计算每个子块梯度模值的权值并与每个子块相乘并求和,得到融合后的图像子块.模拟实验结果表明该方法是有效的,优于传统的主分量分析、小波变换和Laplacian金字塔等方法.     

基于神经网络的汽车牌照自动识别

介绍行驶车辆牌照自动识别系统基础上 ,对所获取的车辆正面车头图象 ,采用了多层次分割算法来定位车牌照 ,从图象背景中分离出牌照 ,再采用一种阴影掩膜技术对单个英文字母及阿拉伯数字进行编码 ,提取字符特征 ,并进而用BP网络进行识别。整个算法简单 ,识别率可达 96%。     

一种新型的混合模式运动估计搜索策略

基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。