不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法研究

当前高分辨率视频图像数据挖掘方法容易受到外界环境的干扰,提取的视频图像特征不可靠,且不同视角下提取的特征值有很大差异,导致视频图像数据挖掘精度大大降低。为此,提出一种新的不同视角下海量高分辨率视频图像数据挖掘方法,通过Harris角点检测方法对待挖掘高分辨率视频图像数据时空特征进行提取,依据高分辨率视频图像数据时空特征,通过自相关矩阵建立相同事物不同视角下的递归图,将递归图看作一幅图像,通过计算像素点的梯度向量构建递归特征描述符,对相同事物不同视角下的关联性进行挖掘,将具有相同递归图梯度特征的高分辨率视频图像数据汇聚在一起,实现数据挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘精度高。     

移动海量图像信息存储解决方法

在现代摄影技术快速发展的今天,高速摄像机为数字电视、高清电视的发展奠定基础。但是在实际的应用过程中,高速摄像机带来的海量信息存储问题成为了影响这一技术发展与应用的关键。近年来,航拍技术应用、外拍信息储存等成为了摄影摄像行业面临的首要问题。本文就移动海量图像信息储存的解决与应用进行了简要的论述,为我国高清影视行业的发展提供更多的信息资料。     

图像分块匹配下视频全景拼接方法

针对当前高分辨率视频序列图像拼接生成全景图像时效率低下,提出图像分块匹配下视频全景图像拼接方法.首先对待匹配视频帧图像对分别进行格网划分,对划分后各子图像之间建立对应关系;然后,对各子图像对采用SIFT算法分别进行关键点检测,并利用自适应非极大值抑制法对所检测的关键点进行过滤,保留少量强度值较大的关键点作为待匹配点;在匹配搜索过程中,将匹配搜索范围严格控制在各关联子图像之间,并在此基础上进行全景图像配准与拼接;最后,为避免手持摄像机在拍摄时引起的抖动和偏移,通过构建全局旋转矩阵修正波浪状全景图像,使输出的全景图像更符合对现实世界的表达.实验结果表明提出的全景图像拼接方法速度快,适用于普通视频设备环绕拍摄的视频序列生成全景影像.     

集合多软件优势快速处理高分辨率海量数字影像方法

利用集合多软件优势快速处理高分辨率海量数字影像方法极大地提高了生产效率,降低了生产成本及缩短成图工期。结合甘肃省测绘工程院白银市(185km2)数字影像图制作与庆阳市(100km2)三维信息数字影像地图制作等项目的实际生产,主要对比介绍集合多软件的优势功能,快速处理高分辨率海量数字影像的工作流程与方法。     

医学图像数据挖掘与特征提取方法研究

在医学图像特性分析基础上,对医学图像的特征提取及数据挖掘热点进行了研究.根据CT、MRI图像的边缘提取、组织分割、立体重建和检索等方面的应用需求,重点分析了基于定性与定量的特征表示,及有效的灰度直方图和灰度共生矩阵的特征选取方法;通过对医学图像数据挖掘的相似性搜索、特征关联规则挖掘、多维分析及分类聚类方法的研究,提取了一种医学图像数据挖掘实施步骤,希望在医学与数据挖掘方法结合方面,对医学诊断、数据分析有一定的贡献或帮助.     

视频图像车牌颜色辨别方法

在实际应用环境的视频图像中,车牌颜色极易受到天气、光照、粉尘、车牌污垢等的影响．传统的车牌颜色辨别方法主要是通过判断车牌颜色分量的阈值来实现的．在视频图像中,由于车牌颜色变化大,很难找到恰当的阈值,因而传统的车牌颜色辨别方法已不具有普遍的适用性．针对这个问题,该文提出了一种全新的基于AdaBoost算法的车牌颜色辨别方法,通过提取车牌字符和背景在RGB和HSV空间的颜色特征,训练出AdaBoost分类器,从而对车牌颜色进行判断．实践证明,该方法不仅可以很好地判断出视频图像车牌的颜色,对于一些非车牌区域的排除也可以达到很好的效果,     

高分辨率天文图像并行处理中的分块方法研究

针对高分辨率天文图像分辨率较高,较多的专家学者采用了对图像进行分块的策略,将不同的图像块进行并行处理,但少有对分块方法进行研究和分析.文中对分辨率较高的图像如何分块进行了分析和研究,并提出了一种分块方法,该方法通过不同分辨率和不同CPU核数下进行分析和实验,在不同资源环境条件下,对图像进行分块处理,得到不同情况下的串并行处理时间,得到在什么情况下才有串行方式处理,什么情况下才有分块策略进行并行处理,通过实验和分析,验证了该方法的有效性和实用性.     

视频数据挖掘技术综述

视频数据挖掘技术旨在挖掘出视频数据中隐藏的、有价值的信息,来实现对视频的充分利用。通过对国内外视频数据挖掘的研究与分析,对视频数据挖掘技术进行了概述,详细阐述了基于特征和基于内容的视频挖掘技术,最后总结了视频数据挖掘系统所面临的挑战以及对全景视频挖掘的展望。     

基于视频图像的人脸定位方法

给出了一种视频图像中的人脸定位方法,该方法首先通过一种平均帧差的方法检测人体运动区域;然后根据人脸分布的特点,采用水平投影的方法在运动区域里分离人脸和身体;最后根据人脸器官的分布规律,利用k-means的聚类算法对人眼进行定位.实验表明,该方法简单、高效,而且不依赖于人脸肤色,在一定范围内能很好地适应光照变化,能满足实时系统的要求.     

从低分辨率图像序列重构高分辨率图像

从多视图几何技术出发,利用透视同伦变换技术、切点累积生成和运动估计及几何校正等技术将一组真实场景照片重构出一幅高分辨率的柱面全景图。由此研发的交互式全景漫游生成系统ADPW具有全景图生成、基于超媒体架构的多媒体信息融合、交互式全景漫游、发行(脱离系统运行)等功能,不仅实现了高度真实感的多媒体实时交互漫游,还可以发行相应的虚拟场景浏览器,脱离ADPW开发工具单独运行,可作为用户二次开发工具以便用户进一步开发。     

海量数据处理过程中数据挖掘算法的应用

信息时代的快速发展带来的是信息总量呈现几何级数的增加,而海量数据的存储和分析处理对计算机硬件能力和数据分析能力都是一个极大的挑战．数据挖掘算法是针对于大批量数据处理而提出并逐步发展起来的,基于完备的数据库技术,可以在云计算算法、矩阵压缩算法和并行关联算法的基础上,进行算法集成,能进一步提高数据挖掘的速度、精度和时效性,在实际海量数据的处理过程中有较好的适应性,为海量数据处理提供了新的技术分析方法．     

图像数据挖掘技术研究

在数字化时代要求对大量的图像数据进行分析以获得知识。本文针对图像数据挖掘技术,详细讨论了图像的挖掘模型与框架、预处理、挖掘技术等问题,在此基础上提出未来可发展和研究的方向。     

空间数据挖掘视角

为了满足不同用户在不同条件下对空间数据挖掘的不同要求,该文提出空间数据挖掘视角。空间数据挖掘视角在描述不同数据挖掘需求的基础上,利用一定的数据挖掘算法,从大量空间数据中发现不同粒度的空间知识。首先研究空间数据挖掘视角的内涵和外延,其次给出空间数据挖掘视角的算法,最后把空间数据挖掘视角应用于滑坡监测数据的挖掘,结果令人满意。     

高分辨率灰度图像的显示

数字图像的显示输出是计算机图像处理的一个重要环节。据此介绍了灰度图像显示的基本方法,分析了ＴＶＧＡ显示卡图像模式下的显示原理,进而提出了一种基于计算机硬件的灰度图像的快速显示方法。     

高分辨率掌纹图像的分割

研究了高分辨率掌纹图像的分割方法问题,将均值、标准差作为标准,实现了由纹线组成的掌纹图像的前帚分割。对于手指部分的干扰,将其分为孤立的手指部分和与手掌相连的手指部分分别进行处理,利用区域生长法提取最大连通域达到去除孤立手指部分的目的;利用轮廓跟踪法比较CD、PD距离,定位与手掌相连的手指部分的位置,从而实现将其去除的目标。实验结果表明,该方法很好地实现了高分辨率掌纹图像的分割,为后续的特征提取工作奠定了基础。     

一种视频测井图像畸变校正方法

根据侧向多镜头视频测井装置获取图像的原理,提出了基于空间坐标变换的图像畸变校正方法.该方法首先通过畸变图像与校正图像之间控制点对的映射关系建立几何畸变模型,其次根据多项式拟合公式实现畸变图像的校正,最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建.通过采用直接和间接两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理,结果表明,间接法校正图像的准确度高,像素过度平滑,满足了测井图像的精度要求.     

一种雨景视频图像的复原方法

文章分析了视频中雨的时空特性和色度特性,并基于这2个特性,提出了一种简单而有效的利用序列图片检测和去除视频中雨的方法.首先优化了K均值的时间复杂度,然后依据雨的时空特性,运用改进的K均值方法对各个像素进行聚类操作;依据雨的色度特性准确区分出雨区,从而成功地完成了检测;利用统计特性对背景像素值进行估计,代替雨的像素值.为了得到更加清晰的复原结果,融合了检测之前的预处理和去雨后的非雨区滤波处理,形成了一套完整的雨景图像复原方法.实验结果表明,该方法是简单而且有效的.     

基于视频图像处理的人数统计方法

以数学形态学滤波为基础,提出一种基于视频图像处理的人数统计方法.该方法利用图像灰度值并设置适当的像素阈值以判断头部区域,对出现在之前两帧中的人进行累加计数,并设置标志位,通过相邻两帧差减判断静止的人,同时也设置静止标志位.实验结果表明,该方法能较准确地完成人数的统计.     

鱼眼视频图像畸变的实时校正方法

采用鱼眼图像的球面投影模型,提出一种基于鱼眼透镜球面投影的实时校正方法.该方法将鱼眼图像映射在5个图像平面上,解决了鱼眼视频图像畸变严重,观测视觉体验效果较差的问题;根据图像在计算机中的内存布局,对校正算法中的空间映射计算和内存存储空间进行了优化,提高了算法的执行效率,减少了算法的内存消耗.实验结果表明,该方法能显著改善鱼眼图像的显示效果,对单帧图像的处理时间仅为18.37ms,能满足鱼眼视频图像实时校正的需要.