基于隔帧差分区域光流法的运动目标检测

结合运动目标检测帧差法运算速度快和光流法动目标检测准确度高的特点,提出了一种基于隔帧差分区域光流计算的运动目标检测方法.该方法通过隔帧帧差方法先提取运动区域,然后只对运动区域进行光流计算,减少了计算区域,提高了速度;在光流场计算时,对梯度较大和较小的点处,分别采用基本等式约束和光滑准则约束的方法,提高了动目标检测的准确性,另外在光流迭代运算中增加惯性项,减少了迭代次数,进一步提高了检测速度.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于仿射变换的快速全局运动估计算法

全局运动估计是计算机视觉、视频处理等领域广泛采用的手段之一。为了降低全局运动估计计算复杂度,提出一种基于像素梯度的全局运动估计方法。就运动模型而言,采用了复杂性与准确性较好均衡的六参数仿射模型。为了提高计算速度,采用了两层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中都抽取梯度较大的特征点进行计算,同时结合了高斯-牛顿优化计算方法。实验验证了提出的全局运动估计算法的计算效率和精度。     

线阵TDI探测器成像中扫描速度偏差影响

线阵TDI探测器同步脉冲周期与扫描速度不匹配,会降低航空相机总体光学传递函数水平。分析扫描速度偏差与系统调制传递函数间关系,可为扫描系统设计与调试提供有效的评价准则。以某航空相机为例,介绍了线阵TDI探测器扫描成像原理,给出由扫描速度偏差计算系统运动光学传递函数的算法,并通过数值计算方法分析了扫描速度偏差对系统调制传递函数影响。实验结果表明,使用统计方法得到的系统运动调制传递函数计算结果与实际测量结果的误差在5%以内,可有效用于评价扫描速度偏差对运动调制传递函数影响。     

基于轮廓的运动分析法

本文提出了一种基于轮廓的运动分析方法。首先计算物体角点的运动,然后沿着主轮廓用动态规划的方法根据局部2(1/2)D运动假设,传播此运动。实验结果表明用此法计算出的光流速度场具有良好的整体一致性。     

基于回波序列最小二乘拟合的高分辨率SAR运动目标速度估计

运动目标速度估计是机载单天线高分辨率合成孔径雷达(SAR)实现运动目标成像和定位的关键环节。针对现有方法运算量大、易受距离徙动干扰等缺点,该文提出一种基于回波序列最小二乘拟合的速度估计方法。利用该方法,首先通过包络相关提取相邻回波序列的距离变化量,然后对其做最小二乘线性拟合,目标的距离向速度和方位向速度可由拟合系数计算得到。与传统方法相比,该方法不仅计算量小,而且无须先做距离徙动校正(RCMC)。该文给出了新方法的数学模型和参数选取原则,分析了该方法的估计精度、计算量和适用条件,并通过仿真和实际数据处理验证了该方法的有效性。     

数字稳像中的快速和鲁棒运动估计研究

 提出了一种用于数字图像稳定的快速和鲁棒运动估计方法.在图像的运动估计中,首先采用一种预判局部宏块的算法：在计算运动矢量前对宏块的梯度信息进行分析以避免误匹配,通过减少参与计算的宏块数目提高处理速度;其次,提出快速估计宏块运动矢量的方法,用改进的序贯相似性算法(SSDA)进行块匹配,以提高运动矢量的计算速度;然后采用LMedS估计法去除不精确的宏块运动向量,用最小二乘法求解出最优的模型参数.实验结果表明了该方法的精确性、快速性和鲁棒性.     

联合二分思想和时空管道的监控视频运动分割

监控视频运动分割是视频浓缩、行为识别等视频智能处理的基础和前提,是计算机视觉领域的研究热点。现存运动分割方法大多步骤繁琐、计算量大,难以应用于计算能力有限的领域。为此,提出了一种联合二分思想和时空管道的监控视频运动分割方法。该方法首先使用嵌套椭圆时空管道模型计算初始累计时空流量来判断目标轨迹完整性(completeness of target trajectory, CTT);然后结合二分思想动态地调节椭圆采样线,自适应地捕捉采样区域的运动目标;最后提取采样线上的全部像素点形成自适应时空管道进行运动分割。实验结果表明,所提方法在保证精度的同时计算速度明显优于对比方法,且所提方法鲁棒性强,对运动情况多变的监控场景同样适用。     

一种新型全局运动估计算法

提出了一种新型全局运动估计算法，将进货规划算法引入全局运动估计算法中，能明显加快全局运动估计的计算量。实验结果表明，新算法有良好的计算速度和计算精确性。     

基于帧间差分和金字塔LK光流法的运动目标检测

针对用于运动目标检测的光流算法存在处理复杂、计算量大等问题,提出一种帧间差分算法和金字塔LK光流法相结合的运动目标检测方案.该方法先对视频图像进行帧间差分处理,得到图像的运动区域,再对该运动区域进行金字塔LK光流计算,减少了计算区域,提高目标检测的速度.最后在搭建的视觉避障平台上使用LabVIEW语言进行算法程序验证,实验结果证明了算法的有效性.     

点特征柔性物体三维运动恢复方法

为了使用两台标定的高速相机获取点特征柔性物体的三维运动轨迹,提出了一种实用的点特征柔性物体三维运动恢复方法,包括图像空间重建、时间序列重建等步骤。其中空间和时间序列重建是三维运动恢复的核心部分,在空间重建方面,使用椭圆拟合得到图像上点的坐标,并根据马氏距离寻找匹配点,然后利用三角测量法计算空间三维点;在时间序列重建方面,利用搜索方法匹配点前后图像坐标,从而实现运动过程的三维恢复。然后利用重建结果计算运动柔性物体的速度、加速度、曲率变化等重要参数。实验结果表明,该三维运动恢复方法提高了空间序列匹配的速度和准确度,有效地实现了时间序列的匹配,减少了整个重建过程的时间。通过对目标的重建,准确地获得了物体的三维运动数据。     

一种自适应的光流估计方法

本文通过对光流基本约束项和平滑约束项加以改进,提出一种自应用的光流估计算法。这种算不能够较精确进行光流运动估计,减轻Horn方法中全局平滑约束对运动边界的影响,提高估计的峰值信噪比。实验结果表明：这种算法是有效的。     

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。     

Two-dimensional DOA estimation for acoustic vector-sensor array using a successive MUSIC

This paper discusses the problem of two-dimensional (2D) direction of arrival (DOA) estimation for acoustic vector-sensor array, and derives a successive multiple signal classification (MUSIC) algorithm therein. The proposed algorithm obtains initial estimations of the azimuth and elevation angles obtained from the signal subspace, and uses successively one-dimensional local searches to achieve the joint estimation of 2D-DOA. The proposed algorithm, which requires the one-dimension local searches, can avoid the high computational cost within 2D-MUSIC algorithm. The proposed algorithm can obtain automatically-paired 2D-DOA estimation for acoustic vector-sensor array, and it has better DOA estimation performance than propagator method, estimation of signal parameters via rotational invariance technique algorithm and trilinear decomposition algorithm. Meanwhile, it has very close angle estimation to 2D-MUSIC algorithm. Furthermore, it is suitable for non-uniform linear arrays, works well for the sources with the same azimuth angle, and imposes less constraint on the sensor spacing, which does not have to be restricted within half-wavelength. We have also derived the mean-square error of DOA estimation of the proposed algorithm and the Cramer-Rao bound of DOA estimation. Simulation results verify the usefulness of the proposed algorithm.     

基于本征和非本征正则项的光流估计

针对光流约束的孔径问题,结合本征和非本征两种正则化处理提出一种自适应光流估计方法.详细讨论了光流估计模型、Euler-Lagrange方程和时空导数的计算等问题.实验结果表明了这种方法的有效性,与经典的Hom-Schunck和Nagel-Enkelmann方法相比,能够更好地保持光流场的不连续边缘,同时在图像平滑或少纹理区域自适应地减弱光流约束作用.     

对极几何约束下的运动估计和补偿

本文引入摄像机模型中的对极几何关系对三角区域顶点进行运动估计，并分析了基于仿射变换的三角区域运动估计和补偿方法，这与过去的运动估计和补偿方法相比，既可节约一定的计算量，又能提高运动补偿精度。     

一种均匀圆阵幅相及互耦误差校正算法

阵元幅相、互耦误差对阵列DOA估计性能产生了严重影响。文章结合误差模型,提出了一种结合校正矩阵特殊结构设定约束条件的误差校正算法,进行的约束设定能够有效避免重复的无益估计过程,减少了运算复杂度,方法简便、快捷,且无需知道辅助源的精确位置信息便能够精确估计出误差参数及来波方位,最后通过仿真试验说明了算法的有效性。     

稳健的相干干扰抑制算法

针对自适应波束形成在干扰位置扰动以及存在相干干扰时的性能下降问题,提出了一种稳健的相干干扰抑制算法。该算法首先估计出相干干扰的来波方向,然后以期望方向增益最大,旁瓣方向增益最小为条件建立波束权矢量求解的优化问题,并利用干扰零陷展宽方向增益的二范数小于控制系数作为约束条件来克服干扰扰动。与已有的自适应算法相比,本文所提方法求解权矢量不需要采样数据协方差矩阵求逆过程,对快拍数要求低,能有效控制零限宽度和深度,对转发式相干干扰和干扰平台抖动具有良好的抗干扰效果。仿真结果证明了所提方法的有效性和稳健性      

基于稀疏表示的相干分布式非圆信号的参数估计

基于稀疏表示技术,该文提出一种相干分布式非圆信号的参数估计新方法。该方法将信号的非圆特性引入分布式信源模型,充分利用非圆信号的特性,联合阵列输出协方差矩阵和椭圆协方差矩阵,并将其矢量化之后表示在受制于稀疏限制的过完备字典上;然后将DOA估计转化为一个稀疏重构问题,能够一次性求解出中心DOA和角度扩展。仿真结果表明,该方法适用于各种非圆率的非圆信号,具有较好的信噪比性能和分辨力,所提出的方法还能对圆和非圆信号同时存在的情况进行有效估计。     

基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应

本征音子说话人自适应方法在自适应数据量不足时会出现严重的过拟合现象,提出了一种基于稀疏组LASSO约束的本征音子说话人自适应算法。首先给出隐马尔可夫—高斯混合模型下本征音子说话人自适应的基本原理;然后将稀疏组LASSO正则化引入到本征音子说话人自适应,通过调整权重因子控制模型的复杂度,并通过一种加速近点梯度的数学优化算法来实现;最后将稀疏组LASSO约束的自适应算法与当前多种正则化约束的自适应方法进行比较。汉语连续语音识别的说话人自适应实验表明,引入稀疏组LASSO约束后,本征音子说话人自适应方法的性能得到了明显提高,且稀疏组LASSO约束方法优于l1、l2和弹性网正则化方法。     

多用户环境下阵列响应的闭式盲估计方法

本文通过剖析多径多用户环境下阵列输出信号二阶统计量的数据结构,提出了一种基于特征分解的闭式阵列响应盲估计方法,该方法适用于任何几何形状的阵列和未校准的阵列,且对信号特性和传播参数（散射源分布和入射角散布范围）的约束极少。理论分析与仿真结果是在近程该方法能够有效地进行阵列响应估计和信号分离,在空分多址（ＳＤＭＡ）的实现方面具有较强的实用性。