一种时空权重和边缘自适应的扫描格式转换

为实现隔行扫描到逐行扫描的视频扫描格式转换,提出了一种时空权重和边缘自适应的去隔行算法,主要包括运动估计、小角度边缘搜索、时空权重计算、自适应插值等。该算法通过4场相邻像素的最大灰度变化与运动阈值比较实现对当前像素的运动估计,采用自适应搜索半径和并行搜索树的方法实现小角度边缘检测,并且增加对半像素边缘的考虑实现最小6°边缘的检测,最后通过时空权重自适应的插值算法实现去隔行处理,取得很好的处理效果。     

亚高原地区弹射救生控制技术研究

为实现隔行扫描到逐行扫描的视频扫描格式转换,提出了一种时空权重和边缘自适应的去隔行算法,主要包括运动估计、小角度边缘搜索、时空权重计算、自适应插值等。该算法通过4场相邻像素的最大灰度变化与运动阈值比较实现对当前像素的运动估计,采用自适应搜索半径和并行搜索树的方法实现小角度边缘检测,并且增加对半像素边缘的考虑实现最小6°边缘的检测,最后通过时空权重自适应的插值算法实现去隔行处理,取得很好的处理效果。     

数字视频去隔行处理的意义、算法及其特点

视频信号及其显示设备都有隔行和逐行两种类型,隔行的信号必须通过去隔行处理才能在逐行呈像的终端上正常显示.本文首先给出了视频信号去隔行处理的意义和适用领域,然后概括性地介绍了去隔行处理的几种算法及其主要特点.     

面向格式转换的数字视频处理方法及其硬件实现

视频格式转换是当前数字化处理电视和新一代的全数字电视中的一项重要的技术。把具有图像边缘保持特性的降噪滤波器与运动自适应的逐行插补算法相结合,提出一种新的视频格式转换算法,并进一步讨论该算法硬件实现的原理和结构。中所提出的算法已用FPGA芯片实现,实验结果表明该算法十分有效。     

一种累积帧差视频对象分割算法

经过对视频序列的多帧累积,利用帧间变化信息可求得帧差之和,并用数学形态学方法处理之后,即可提取出对象边界。由此,提出了一种累积帧差的视频对象分割算法。实验结果表明,该算法能对低比特率视频序列中运动较为缓慢、背景相对简单的对象进行有效的分割,而且所用时间较短,算法简单、高效。     

一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法

本文提出了一种视频图像序列中运动对象的分割与跟踪算法。该算法通过Canny算子检测出差帧图像的边缘信息,并结合当前帧与背景帧的边缘图像,提取出运动对象。在后续帧中通过建立前帧感兴趣运动对象与当前帧中各运动对象的帧间向量来跟踪当前帧中感兴趣的视频对象。实验结果表明,该算法可行,而且由于该算法简单、计算复杂度小,能很好地满足实时监控系统中对感兴趣运动对象的提取与跟踪。     

数字电视中高精度运动检测的自适应运动补偿去隔行算法研究

运动自适应算法利用帧间运动信息来选择不同的插补方式实现去隔行，它是一种比较优异的去隔行算法，由于对动态和静态图象都有较好的处理效果，且算法复杂度和硬件占用适当，因此被广泛地应用于数字电视的去隔行电路中。本文针对此，初步探讨了数字电视中高精度运动检测的自适应运动补偿去隔行算法。     

基于DSP的全景视频多目标实时检测

全景视频由于具有360?的视角,非常适合用于智能视频监控中的多目标检测。首先介绍了以DSP处理器为核心的系统处理平台;接着介绍了全景图像的展开算法和MHOEI多目标检测算法;然后针对全景展开设计了适合DSP平台的分块查表展开方法,针对MHOEI设计了降分辨率处理方法;最后在DSP处理器上进行了优化实现。实验表明,在所选的DM6437处理器上,将720×576大小的全景图像展开为896×180大小的目标图像,展开帧率可达120帧每秒;再经过多目标检测后能达到平均35帧每秒,满足实时要求,同时能有效检测出全景视频中的运动和静止目标。     

基于增强型边缘定向插值的运动自适应去隔行

为实现隔行扫描到逐行扫描的高质量视频格式转换,提出了一种基于边缘定向插值的运动自适应去隔行算法,主要包括空间加权边缘搜索、边缘定向插值、同极性场间的运动检测和运动自适应插值等。该算法通过增加对边缘的加权拟合和搜索消除伪边缘插值,通过增加边缘方向的预判断抑制反向插值错误,通过边缘搜索的提前终止减小计算量,通过同极性运动检测消除运动检测错误。实验结果表明,基于边缘定向插值的运动自适应去隔行算法在处理图像和视频流时均表现出优异的性能。     

遗失目标的实时检测算法

针对视频安全监控问题,提出一种实时的遗失目标检测算法.首先,帧间差分用于获取像素级运动特性,并构造双重背景用于检测双重前景.而后,将像素级特性及双重前景综合以维持双重背景的更新.最后,通过累加证据图像来处理实际应用中的虚警和遮挡问题并证实遗失目标.在不同视频序列下的实验表明该算法能够有效地从嘈杂的场景中检测出遗失目标.此外,对于352x288的序列而言,该算法的运行速度达到约54帧/s,能够满足实时的监控任务需求.     

数字视频置乱技术及其软件实现

本文利用微软的DirectShow技术,首先构建了视频处理框架,用于处理不同格式的视频.接着利用改进的Arnold置乱技术作为视频处理框架的核心算法,对数字视频做置乱处理.将单帧彩色数字视频置乱为三帧黑白噪声的形式,恢复时首先做Arnold逆变换恢复,再对恢复结果做彩色合成.最后对整个算法做了测试,测试结果表明算法具有一定的鲁棒性.此外,实际编程表明,利用DirectShow可以大大缩减视频处理的时间以及编程的工作量.     

一种新的面向隔行视频的AVS帧内预测模式

详细介绍了AVS1-P2中的帧内预测和MBAFF技术,提出了一种新的帧内预测模式.通过分析其中的5种亮度帧内预测模式和新帧内预测模式的相关性利用度,证明该模式很好地利用了隔行视频像素的空间分布特点,与原有的预测模式相比,更好地去除了图像块之间的空间相关性.实验表明该模式可以在标清、高清隔行视频的帧内预测上获得平均0.12dB以上的信噪比增益,平均减少1.77%的码流,是一种有效提高编码效率的预测模式.     

视频监控中人脸识别算法稳定性的改进

如果单纯地采用静态人脸识别算法对视频图像进行检测、识别,忽略了视频中重要的前后帧相关的特性,会造成识别结果的不稳定。为了解决识别结果不稳定的问题,对视频监控中的人脸识别算法进行了改进,根据视频前后帧相关性对人脸运动进行估计并将其应用在视频监控的软件产品中。实验证明,该算法提高了传统单帧人脸识别算法的稳定性,具有较好的应用价值。     

p24与其他格式相互转换的先进技术

无论是源子影片的素材，或是按24帧／秒帧频摄制的录像素材，1080p24已逐渐被接受为世界范围内相互交换的通用格式，如果素材的母版为影片，且以24帧／秒的格式转换成1080p24，则转换过程无任何困难，如果素材曾被转换成30帧／秒的帧频，且又经过一定的处理，再转换成1080p24就不那么容易了，这里说的处理是指电子编辑，带速转变，视频特技，渐隐渐显，画面组合及动画，这些处理对于正常录像过程属“例外”情况，但正确解决这些“例处”情况带来的问题是高质量格式转换的关键，由25帧／秒的帧频转换成1080p24也包含一定的困难，本文介绍一种p24格式与其他格式相互转换的先进技术。     

基于标记的多尺度分水岭视频目标分割算法

针对视频目标提取的问题,提出了基于标记的多尺度分水岭视频目标分割算法.该算法以帧间变化检测为基础,通过改进的最小Tsallis交叉熵进行去噪、滤波,经形态学处理后得到运动目标初始二值掩模,并利用初始二值掩模得到用于分水岭算法的前景与背景标记,用该标记修正当前帧的多尺度形态学梯度图像,最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的视频对象.实验结果表明,该算法能有效地分割和提取视频序列中的单个、多个以及快速运动的目标,继承了变化检测和分水岭算法速度快的优点,克服了分水岭容易产生过分割的缺点,具有较强的适用性.     

p24与其他格式相互转换的先进技术

无论是源于影片的素材 ,或是按 2 4帧 /秒帧频摄制的录像素材 ,1 0 80 p2 4已逐渐被接受为世界范围内相互交换的通用格式。如果素材的母版为影片 ,且以 2 4帧/秒的格式转换成 1 0 80 p2 4,则转换过程无任何困难。如果素材曾被转换成 3 0帧 /秒的帧频 ,且又经过一定的处理 ,再转换成 1 0 80 p2 4就不那么容易了。这里说的处理是指电子编辑、带速转变、视频特技、渐隐渐显、画面组合及动画。这些处理对于正常录像过程属“例外”情况 ,但正确解决这些“例外”情况带来的问题是高质量格式转换的关键。由 2 5帧 /秒的帧频转换成 1 0 80 p2 4也包含一定的困难。本文介绍一种 p2 4格式与其他格式相互转换的先进技术     

快速背景重建的在线运动目标检测

为了能快速地从视频图像序列中创建可靠的背景图像,进而提取运动目标,文中提出了一种基于反馈信息的运动目标检测算法.首先提出了基于相邻帧信息和背景估计信息相融合的背景重建算法,保证了在视频场景改变时仍能迅速捕捉背景;还提出了基于一种在线Otsu法的运动目标检测,将相邻帧运动目标信息反馈到目标提取算法中,弥补传统Otsu法的不足;最后提出了对光线变化具有一定鲁棒性的背景估计算法.实验表明,该方法的重建速度快,准确率高,能满足实时检测的需要.     

一种基于HVS特性的视频质量评测方法

本文针对视频质量的评测应用,对传统峰值信噪比(PSNR)算法加以改进.通过在视频帧内图像和帧间图像的处理过程中引入人眼视觉系统(HVS)的主要特性,克服传统PSNR算法在序列质量检测应用方面的缺陷.方法在帧内图像处理上利用人眼对边缘轮廓失真具有较强敏感性的特点,设计了基于图像边缘的检测方案以提高对典型空域失真的检测性能;在帧间图像处理上,通过测量帧间时域能量的变化,获得序列在时域轴上的典型特征,并据此对空域检测结果进行修正.通过上述改进,算法能在保持传统PSNR算法简易性的同时,提升其检测结果与主观感受的相关性;同时算法的计算量并不复杂,易于在检测设备中实现系统集成     

基于L1范数优化路径的视频稳像算法

目的 为解决外包装行业对产品外观进行检测时,采集视频图像存在抖动失真的问题.方法 提出一种基于L1范数优化路径的视频稳像算法,采用SURF算法和FREAK算法对视频序列帧中的特征点进行检测和描述;然后,使用KNN算法和RANSAC算法对相邻帧间的特征点进行匹配和筛选;最后,通过L1范数优化算法对序列帧进行校正和去黑边处理,得到稳像视频.结果 在处理前景无运动和前景有运动的2类视频时,稳像前后视频的平均PSNR值分别提升了5.094 dB和4.273 dB,并且相对于常用的特征匹配算法,文中算法能显著降低相机路径的主动平滑因子.结论 文中算法能够有效地解决视频抖动失真的问题,提高抖动视频的质量,具有一定的鲁棒性.     

一种基于H.264压缩编码标准的盲视频水印技术方案

H．264标准是当前图像标准中压缩效率最高的,其码流结构对网络有很强的适应性,在此标准下进行水印技术的研究对于网络视频传输过程中的版权保护有着重要的意义。为此,提出了一种通过调整H．264的CAVLC编码中DC系数来隐藏版权信息的视频水印算法,该算法在检测水印时不需要原始视频序列因而具有盲检测性,在应对反复压缩、加载噪声、帧平均等多种攻击时显示出较强的鲁棒性。与基于MPEG标准的视频水印算法做了性能对比,表明本算法具有一定的理论和工程应用价值。