基于自适应卡尔曼的时域增强算法研究

在图像序列进行压缩感知重构的过程中,基于运动补偿的分块压缩感知重建算法利用了帧间残差图像的稀疏特性,有效提高了重构视频的质量。但该算法仅在空域对图像进行了维纳滤波,帧间存在抖动现象,视频主观质量较差。文章将自适应卡尔曼滤波算法应用到分块压缩感知重建算法的重建过程中,可以有效地去除视频帧间的噪声,使得图像的主观质量得到了改善。     

Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法

近年来,越来越多的人利用手持设备拍摄视频表达自己或社会问题等,这类视频常存在抖动现象,如何消除视频序列中的随机抖动成为近年来的研究热点。本文面向视频去抖动应用场景,提出了一种Savitzky-Golay滤波和L1范数优化相结合的视频稳像算法。首先基于帧间配对特征点进行运动估计;然后利用Savitzky-Golay滤波算法进行路径平滑处理,去除运动路径中的高频抖动分量,避免了噪声对后续生成稳定路径的影响;进一步,对平滑后的有效路径信息进行基于优化的L1范数优化算法拟合,得到最终的稳定路径;最后对原始视频图像序列进行运动补偿,生成稳定的图像序列。对比实验结果表明,本文方法稳像效果优于原始L1范数优化算法,算法速度快于目前效果较好的二维稳像算法。      

卫星视频运动目标检测算法

为了实现对卫星视频图像序列的运动目标进行跟踪,提出了一种背景建模与添加实际条件约束相结合的卫星视频运动目标检测算法。首先,针对卫星视频图像序列的背景建立背景模型。然后,把接下来各帧图像同该模型相比较,进行减法运算,所得偏差为运动区域。最后添加满足卫星实际情况的约束条件,根据卫星视频的分辨率估算出运动目标合理的像元尺寸,从而滤掉噪声。将本算法在PC端进行实现,并与三帧差法和背景建模法的检测准确度进行对比。实验结果表明:本算法对卫星视频图像序列运动目标检测的准确度可达83.6%,三帧差法检测准确度为6.1%,背景建模法检测准确度为21.0%。从实验结果可以看出,本文算法可以比较准确地对卫星视频图像序列进行运动目标检测。     

高清抖动视频的实时稳像算法

针对高分辨率的高清视频中图像序列的不稳定性,结合灰度投影算法的特点,文章提出了一种可以快速消除图像序列间平移运动的新型电子稳像算法。首先采用灰度投影法估计图像序列间的平移运动,分别对行列投影曲线进行互相关运算获取全局运动矢量;然后采用高通滤波器获得抖动图像帧的运动偏移量,最后通过运动补偿得到稳定的视频图像序列。实验结果表明,该算法可以明显地消除图像序列间的抖动,对于提高动态图像的稳定性具有很好的效果,而且运算复杂度低,适用于高清视频的实时处理。     

一种嵌入H.264/AVC的镜头切变检测算法

提出一种嵌入H.264/AVC的视频镜头切变检测算法,利用视频压缩过程中运动估计与补偿的结果,提高了检测的效率,大大降低了检测的运算量;同时,为了针对镜头内可能出现的噪声帧,利用H.264/AVC标准中的多参考帧特性,进一步提出了镜头内噪声帧或噪声序列段的检测窗口算法.     

基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法研究

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用该降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

一种基于运动补偿的时域自适应视频降噪算法

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用本文的降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

动态前景干扰下的电子稳像算法

针对存在动态前景目标的抖动视频序列,提出了一种以块匹配为基础的块差分平方前景目标去除的电子稳像方法。首先,将图像分成大小为16×16的特征块,通过设定阈值筛选出具有足够梯度信息来估计运动矢量的特征块,从而减少参与计算的特征块数量以提高处理速度;然后,采用归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)匹配算法和迭代搜索策略来完成特征块的匹配;最后,采用牛顿迭代法计算仿射变换模型下的帧间运动参数,并根据这些参数完成运动补偿,实现图像序列的稳定。实验表明,算法成功地去除了视频序列中动态前景目标的干扰,对存在平移及旋转运动的视频序列,能够快速有效地去除抖动,获得稳定的视频序列。     

基于模糊聚类的视频对象分割

提出了一种基于模糊聚类的视频对象分割方法.首先通过对连续三帧视频图像进行二次差分来得到二次差分图像;然后估计噪声的特征参数滤除背景噪声,提取出视频对象的运动区域;再利用改进的FCM聚类算法对二次帧差图像中的视频对象运动区域进行空域分割,对空域分割结果进行形态学处理,得到视频对象掩模;最终获得较为理想的视频对象.实验结果表明,该算法能够较为准确地分割出视频对象,并且在空间准确度上占优.     

应用残差总变分和低秩表示的视频去噪算法

为了有效地去除视频当中的高斯噪声和脉冲噪声,提出了一种新的视频去噪算法。该算法通过相似图像块组内的残差值总变分及低秩表示来同时探索图像块内的局部相似性以及图像块之间的相似性。首先,采用块匹配的方式在含噪视频中寻找最相似图像块并组合成图像块组;其次将每个相似图像组表达为一个低秩矩阵及一个稀疏矩阵之和,并同时强调低秩矩阵内的残差总变分范数最小化;最后,通过求解最优化问题获得最终的低秩矩阵,即恢复出的图像块组数据。实验结果表明,本文的算法能够有效去除视频当中含有的高斯噪声和脉冲噪声。与同类算法相比,能够获得显著的峰值信噪比提升。      

基于连通性检测的视频监控运动目标提取

针对背景相对静止、主要检测对象为行人的视频监控序列,提出了一种基于连通性检测的目标提取算法,它把形态学滤波与连通性检测相结合,对分割后的二值化图像进行噪声干扰去除,在获得若干连通区域后,利用面积、外界矩形及其特征对连通区域进行识别,通过区域重心标注目标在各帧位置,实现目标提取.实验结果表明,该算法简单可靠,具有实时性,易于硬件实现,可应用于实际系统.     

基于目标匹配的视频对象跟踪算法

视频对象分割算法的性能好坏将直接影响MPEG-4编码产品的质量。连续两次差分后自适应处理，对差分图像取交集获得运动对象的边界，形态学处理后获得二值分割掩模进而提取运动目标。基于改进的Hausdorff距离度量法对后续帧中视频对象进行跟踪。实验结果证明，该方法能够从背景不变的图像序列中较好的提取出运动对象，具有较强的鲁棒性。     

An adaptive temporal-spatial filter for MPEG decoded video signals

A new adaptive post-processing algorithm for the MPEG decoded video sequences is proposed. We use a motion compensated averaging filter to reduce the noises in the temporal domain and an adaptive spatial filter to remove noise in the spatial domain and preserve the edge of different orientations in the image. A MPEG decoded video sequence called table tennis is processed by our proposed filter. The post-processed video sequence shows that its image quality is improved, especially of the moving objects.     

基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法

针对现有数字视频目标移除取证算法的伪造帧识别准确率低的问题,本文提出了一种基于双通道卷积神经网络的视频目标移除取证算法。该算法利用双通道结构,分别提取视频绝对帧差图像的RGB特征和噪声特征,并利用双线性池化对二者进行特征融合,而后通过分类层输出视频帧的分类结果,从而有效地识别经过篡改的视频帧。其中,RGB通道能够发现绝对帧差图像中不自然的篡改边界和对比度,噪声通道能够发现原始区域和篡改区域之间噪声的不一致性。此外,算法在网络前端增加了预处理层来放大篡改视频帧的伪造痕迹。实验结果显示,所提算法有效地提高了伪造视频帧的识别准确率,且相对于传统的单通道网络结构,双通道特征融合的方式取得了更好的检测性能。      

基于双域滤波的三维块匹配视频去噪算法

将双域滤波和三维块匹配算法相结合,充分利用了视频序列的时空频域的相关性,进行视频去噪。将三维块匹配视频去噪算法中小波阈值去噪得到的图像替换原引导图像,抑制了双域滤波算法基本层不平滑的问题。参考残差矩阵的能量谱对短时傅里叶变换系数进行阈值收缩,减少细节层的噪声残留。实验结果表明,本算法有效地解决了双域滤波算法的基本层不平滑、细节层有噪声残留的问题,主观和客观对比也表明,本算法有着较为优秀的去噪效果。     

基于纹理特征的H.264/AVC顽健视频水印算法

在分析现有视频水印算法的基础上,结合H.264压缩编码标准的特性,提出了一种新的基于纹理特征的视频顽健水印算法。算法先对当前帧4×4块进行整数离散余弦变换,判断其是否是纹理块,再采用能量差的方式自适应选择系数嵌入水印。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,并且能有效抵抗高斯噪声、低通滤波、重编码等常见的视频水印攻击。     

一种自动等响度数字混音算法

在电视会议系统中,为获得接近真实的会议交流氛围,混音技术不可或缺。本文利用语音信号的响度特性,提出一种自动等响度数字混音算法。该算法首先利用信号平均功率和短时自相关函数进行语音活动检测(VAD),判断参与混音的每路信号中是否含有语音信号。然后,利用时变滤波器进行滤波处理,抑制混音过程中引入的噪声。最后,利用语音信号响度计算各路信号的权重,使各路语音的平均响度保持一致。仿真实验结果表明,本文的混音算法可使各路信号的平均响度基本相同,并具有良好的语音质量。