根据帧间运动特性的变尺寸宏块运动估计

提出了一种新的用于视频编码的变尺寸宏块运动估计方法。该方法通过粗尺度 16×16 的当前块和邻域块运动矢量之间的差值 S 判断场景运动的复杂度,再根据差值 S 和当前矢量,决定宏块尺寸。场景运动平稳的部分采用 16×16 的宏块,复杂的部分采用 8×8 或 4×4 的宏块。实验表明,低码率条件下,采用普通运动补偿算法,该变尺寸宏块运动估计方法的预测帧的平均 PSNR 值比常规的固定尺寸块运动估计约提高 1.1-2.7 dB,并显著降低了方块效应。     

基于运动一致性的视频对象分割方法研究

视频运动对象检测和分割是图像处理中最具挑战性的问题之一。针对目前大部分分割算法相当复杂而且计算量大的问题，提出了一种基于运动一致性的视频对象分割方法。该方法从MPEG压缩码流中提取运动矢量场来分割视频对象，首先对运动矢量场进行滤波和校正，然后进行全局运动补偿得到对象的绝对运动矢量场，最后采用K-means聚类算法对运动矢量场进行聚类分析从而分割出感兴趣的视频运动对象。MPEG标准测试序列的试验结果证明，该方法是有效的。     

基于刚性运动模型的全局运动矢量探测方法

针对帧间旋转图像序列的稳定处理,提出一种新的运动矢量探测方法.首先进行多区域的块匹配,得到不同区域的局部平移运动矢量;然后利用刚性运动模型,获得包含旋转角度的全局运动矢量.与平移运动模型相比,刚性运动模型更加符合帧间运动的真实过程,因而本方法具有更好的稳像效果.航拍图像处理结果表明,帧间峰值信噪比达到29.47 dB,比基于平移运动模型的方法提高2.02 dB.     

一种复杂背景下扩展目标搜索方法

目标搜索的关键在于捕获到感兴趣的目标。在复杂背景下,利用灰度特征、区域特征、纹理特征难以对目标进行有效搜索,而运动特征是可利用的有效特征。提出了一种基于运动矢量分类的扩展目标搜索算法,将前一帧图像均匀分块,对每块在其周围与当前帧图像块匹配,得到每块的运动矢量,依据目标块与背景块的运动方向差异剔除背景块,再依据目标块的集中性及其运动矢量的相等特性提取目标块,目标块中心的平均即为目标的近似形心。实验表明,该方法能够有效地对复杂背号下扩展目标进行搜索。     

一种运动矢量和DCT融合的无参考视频质量评价模型

网络丢包引发的视频失真是网络视频流媒体服务质量评价的研究重点。网络丢包引发的人眼视觉感受与丢包所在帧类型、视频帧的运动剧烈状态和纹理丰富程度有着显著关联,提出了一种运动矢量和DCT融合的无参考视频质量评价模型,以发生丢包的宏块为基本研究对象,以运动矢量表征其运动剧烈程度,以DCT直流系数刻画其纹理丰富程度,无需获取原始视频任何信息,无需完全解码,关联运动矢量和DCT完成视频质量的客观评价。实验结果表明,该模型的评价结果与主观评价结果有较好的一致性。     

视频编码中基于时空信息运动估计的研究

提出了一种基于视频图像的时间和空间相关性信息的运动矢量预测方法，由于相领两帧图像中的内容应具有相关性，图像中物体的运动轨迹也具有相似性，因此可以利用前一帧图像中宏块的运动矢量确定运动轨迹，进而估计当前宏块的运动矢量，但是这种运动估计是受限的，因为估计运动矢量时的宏块顺序是逐行的按先后顺充进行，在当前帧中，当前宏块预测时只能利用具有因果关系的相邻宏块，但其与相邻宏块并非都具有因果关系，因此给出了预测矢量的资格检验方法，用以判断和剔除伪预测矢量，在搜索过程中采用菱形搜索（Pyramid)，相邻的两次搜索过程，要去除两个重叠区域，上述算法减少计算量，对Suzie序列测试结果，平均搜索次数是14－17次，并且解码图像的信噪比PSNR与FS搜索相比降级不多。     

基于受损区域运动特征的时域错误隐藏算法

为解决视频压缩数据在网络传输中的误码或丢包问题,提出了一种适用于数字视频编码标准H.264的时域错误隐藏算法。该算法结合H.264中多尺寸编码块模式的特点,通过对受损块邻域块的模式分析来判定受损块模式,并针对各子块的运动类型分别建立相应的运动矢量候选集,从而选择最优运动矢量重建受损块。实验结果表明,该算法有效增强了对复杂运动区域重建的适应性,在不同的网络丢包率环境下均可实现较好的主观和客观重建图像质量。     

基于块估计的运动目标检测方法

提出了一种适合于运动目标检测的块运动分析方法,用以补偿移动背景所带来的杂波信息,准确检测运动目标。在对原始图像进行滤波的基础上,选择合适的子块,通过块匹配,得到背景位移矢量;利用这些运动参数,在相邻帧之间进行运动补偿,达到分割运动目标的目的。该算法对背景的适应性能好。     

基于运动时空相关度的时域误码掩盖算法

针对视频通信中时域误码掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题,提出了一种依据相似三角形特点的运动矢量估算方法。同时,利用受损块与前续块、邻域块的运动的时空相关性,提出了一种基于运动时空相关度的时域掩盖算法:对于受损块,采用提出的相似三角形运动矢量估算法和拉格朗日插值法分别估算其运动时域相关和运动空域相关的运动矢量,然后评估受损块的运动时空相关度,据此对估算的运动时域和运动空域相关的运动矢量进行加权平均以得到最终掩盖的运动矢量,从而实现受损块的时域掩盖。仿真结果表明,对不同宏块丢失率或不同视频序列,该算法均可比传统算法恢复出更高质量的图像。     

基于LMedS估计的快速稳像方法

为了提高数字稳像的快速性和鲁棒性,研究了一种基于LMedS 估计的图像稳定方法.在图像的运动估计中,提出了预判局部模块的算法:为避免误匹配,在计算运动矢量前对模块的梯度信息进行预分析,具有独特纹理特性的模块才被选用,通过减少参与计算的模块数目提高处理速度;采用改进的快速序贯相似性算法(SSDA)进行块匹配,提高运动矢量的计算速度;采用LMedS 估计法去除不精确的运动向量,然后用最小二乘法得到全局运动模型的参数.仿真结果表明该方法在干扰下能保持1/4 像素以内的稳像精度,一次稳像时间小于7 ms .     

一种基于灰度投影与块匹配的视频序列快速稳像算法

针对视频图像序列的不稳定性,结合灰度投影算法与块匹配法各自的特点,提出了一种可以快速消除图像序列间平移和旋转抖动的新型电子稳像算法.该算法首先采用灰度投影法估计与补偿图像序列间的平移运动,然后用拉普拉斯算子在图像边缘处选取灰度信息比较丰富的小块模板,利用块匹配法计算模板的平移运动,再结合模板在图像上的位置估计图像的旋转...     

基于局部参数运动模型的人脸表情特征提取

提出了一种基于局部参数运动模型提取人脸表情运动参数的方法.对图像序列进行预处理,提取出能够体现表情的五官特征;用块匹配法跟踪了特征区域的关键点;基于特征点匹配结果和局部参数运动模型,建立特征区域的运动方程;通过非线性约束优化方法估计局部运动参数.实验结果表明,该方法可行有效.     

基于特征光流的角点匹配快速算法

为了解决视频序列点匹配过程中的实时性和误匹配问题,本文提出了一种基于特征光流技术的快速角点匹配方法。该方法通过多分辨率策略,求出特征光流场概略运动矢量,然后依据匹配准则做相应特征点匹配处理,得到的精确运动矢量用作下一步的光流场计算。这样,既消除了误匹配点,又克服了光流计算的迭代负担。实验结果表明,算法正确匹配率达到98%以上,平均处理帧率24,能够满足系统实时性要求。     

潜体运动图像匹配算法的研究

利用真正物理意义上的弹性模型来解决潜体运动图像变体匹配的问题，建立了海水介质中潜体运动图像的弹性模型，研究和实现了基于弹性网的潜体运动图像匹配算法．该算法较好地处理了某型潜体在不同时期同一区域尾迹图像之间的匹配问题，为研究潜体运动图像的形成和分析及探测运动潜体尾迹提供了决策手段和依据。     

面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

在各种视频处理算法中，运动补偿型算法大大提高了各种视频处理效果。运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率，已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准，能够降低运动估计器的运算复杂度，减少估计器的硬件面积，提高硬件速度，而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。     

改进的空域平滑的边信息插值算法

针对分布式视频编码(DVC)中的边信息重建问题,提出了一种空域平滑的边信息重建算法.该算法在关键帧之间的前向运动估计时,设置代价函数阈值保证目标运动轨迹的线性连续.对于运动平稳区域,采用双向运动补偿插值生成边信息;对于其它区域,在关键帧中确定多个候选块,并选择与待插值块的4个相邻块具有最小边界匹配误差的候选块作为边信息...     

运动背景下多目标跟踪的小波方法

为了能从运动背景中检测其中的运动目标,并进行跟踪,提出一种基于小波变换的分层匹配跟踪算法。利用小波分解的多层子图进行分层匹配,估计整个背景的运动矢量;利用差分算法从运动背景中检测出多个运动目标,计算出多个动目标的形心坐标,绘出各动目标的运动轨迹。该算法与传统的块匹配算法相比,滤除了原图像的高频噪声,防止了在含噪原图像上进行块匹配不准确的缺点;另外,在低频分量图像上N×N范围进行块匹配,相当于在原图像上2nN×2nN的范围进行匹配搜索,搜索速度快。当相邻两帧背景运动向量小于10个像素,运动目标相对背景的运动向量小于5个像素时,实验结果证明了此算法的有效性和可行性。     

块匹配与光流技术在微结构动态特性检测中的应用

在微结构动态特性的检测中引入块匹配技术和光流技术.结合微结构的运动特性,分别提出了基于块匹配技术和基于光流技术的两种微结构二维运动估计算法.利用这两种二维运动估计算法对平面微谐振器做动态特性分析,均取得了较好的测量结果.对这两种二维运动估计算法在微谐振器动态特性中的测量应用做比较,结果表明:块匹配算法适合简单的平移运动测量,计算量小,但它要求被测器件在结构上有较为特殊或显著的运动特征区域;光流算法通过分析单个像素的灰度分布特性来测量被测器件的运动特性.与块匹配法相比,它并不要求被测器件有较为特殊的运动特征结构.由于光流法以单个像素为计算单位,且其中包含有较多的差分计算,计算过程较为复杂,因此测量分析所需的时间长.     

序列图像差分关联域的复杂全域运动估计

本文提出了一种新的基于差分关联域的复杂全域运动估计算法,该算法通过选取图像中梯度大的区域,避免了块匹配算法的误匹配问题,使算法的准确性得到保障.而且该算法结合运动估计技术中的参数估计与非参数估计技术,扩展了块匹配算法的适用范围,使得对复杂的全域运动进行有效估计成为可能.理论分析及大量实验证明,此算法能有效地处理包含缩放、旋转等分量的复杂运动.而且本算法将复杂的全域运动分解为各基本运动,使系统可以根据运算量的限制自适应地选择最优的运动估计算法.     

基于亚像素综合定位匹配算法的MEMS平面运动测量

动态测试对MEMS的设计、制造和可靠性具有非常重要的意义．提出了快速高精度的综合亚像素定位匹配算法,应用于MEMS平面运动测量．该综合算法把标准化协方差相关法、亚像素步长相关法、曲面拟合法、序惯相似性检测算法和单纯形法有机结合,综合运用各算法的优点,达到了提高亚像素定位速度和精度的目的．通过位移测量实验和对硅微陀螺仪质量块面内振动及谐振频率的测量,验证了该综合算法的可行性和有效性．