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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
为解决视频流的稳定实时拼接,结合图形处理器GPU强大的并行计算能力,提出了一种基于GPU的视频流拼接算法.提取视频流的帧图像,利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法在GPU上实现帧图像的特征提取与匹配,实现图像拼接,进而实现视频流的稳定实时拼接.基于GPU的SIFT算法充分利用了GPU的并行处理能力,加快了视频流拼接算法执行的速度,真正意义上实现了几个差异较大但具有公共视野的视频流快速稳定的拼接.  相似文献   

2.
分析H.264/AVC各帧间编码模式与最佳模式编码同一宏块(MB)时在比特率、参考帧选择及CBP(coded block pattern)上具有的相似性,对MB各最佳编码模式的比特率和CBP分布进行了统计,根据统计结果分析出比特率和CBP相结合能对编码模式进行比较准确的区分定位。并由此提出一种联合参考帧选择和模式选择的低复杂度RDO(rate distortion optimization)算法。算法利用P16×16模式编码得到的比特率和CBP来确定候选编码模式,用P16×16模式的参考帧来确定其余帧间模式的参考帧。最后将候选模式在候选参考帧中进行运动估计和编码模式的RDO,选出最佳编码模式。实验结果表明,提出算法与H.264/AVC参考软件JM12.0相比,平均比特率增加1.32%、 亮度PSNR减小0.0752dB,编码时间减少71.20%。  相似文献   

3.
一种基于分层率失真优化的容错性视频转码算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
容错性视频转码能够在已压缩视频流中嵌入容错性工具,以增强视频流面向无线信道的抗误码能力.但是容错性工具的嵌入在降低失真的同时也会增加码率,因此需要进行率失真优化.针对这一问题,文中提出了一种基于分层率失真优化的容错性转码算法.该算法通过在帧层和宏块层分别对重同步标记的插人和帧内宏块的刷新进行不同粒度的优化来提高算法的灵活性,通过在帧层考虑帧内宏块刷新、帧内预测和运动矢量预测的影响来提高算法的精确性,通过在宏块层减少候选模式的数量来降低算法的复杂度.实验表明,该算法与基于单层率失真优化的算法相比,信噪比可获得0.6~1.1dB的增益,复杂度最多可降低25%.  相似文献   

4.
为尽可能降低H.264标准中的帧间模式选择时间复杂度,降低码率,提出一种快速帧间模式选择算法。算法利用目标检测技术中的Surendra算法以及所提出的速度特性和方向特性检测算法提前判定最佳候选模式,降低了帧间模式选择算法时间复杂度。实验结果表明,在保证重建视频质量的前提下,算法不仅能有效降低时间复杂度,还能降低码率;算法总体性能优于H.264标准算法和目前常见的帧间模式选择快速算法;对于含有大量静止背景或只含少量低速运动的视频,算法性能更加优越。  相似文献   

5.
针对HEVC中帧内预测模式选择算法复杂度问题,提出了一种基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择算法. 首先,通过改进的Canny边缘检测算子提前分析预测块的方向,将此方向相应的角度预测模式加入到候选模式集中;其次,利用图像空间相关性,将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式集中,最后,通过RDO代价进行帧内模式选择. 实验结果表明,与粗选择模式相比,该算法将候选模式数目从35种减少到不超过9种,算法编码时间平均减少32%,而BD-Rate损失仅为0.096%,并且编码后的主观图像质量基本没有变化.  相似文献   

6.
3D-HEVC是多视点纹理加深度视频(MVD)的最新编码标准。针对3D-HEVC中深度图帧内编码过程计算复杂度高的问题,提出了一种减少帧内候选模式数目的快速模式决策算法。该算法基于最佳预测模式与粗选模式列表首位模式与之间的相关性,选择成为最佳预测模式概率较高的几种HEVC帧内预测模式加入到粗选模式列表中。实验结果表明,与原始HTM13.0相比,该算法使得深度图的编码时间减少26.35%,而引起的合成视点的失真忽略不计。  相似文献   

7.
目的 H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。为此提出一种针对P帧的基于决策树的快速候选模式选择算法。方法在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的变换域系数绝对值之和(SATD)值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间的节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。  相似文献   

8.
提出了一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法,该算法针对H.264中帧间预测模式采用的对所有候选模式进行全搜索的方法,提出了一种基于图像运动剧烈程度分级的模式选择算法,达到快速选择预测模式的效果。实验证明,本文提出的模式选择算法与H.264原算法相比在基本保持原算法率失真特性良好的同时较大幅度的提高了编码效率。  相似文献   

9.
改进的H.264帧间模式选择算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对H.264帧间模式选择算法存在的问题,提出一种帧间模式选择快速算法.算法采用8×8块运动矢量同质性分析对宏块模式进行选择,缩小候选模式范围,降低H.264帧间模式选择算法的计算复杂度;使用模式相关和运动矢量合并对UMHexagonS算法进行优化,减少大量的运动估计搜索点数,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与使用UMHexagonS的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比及输出码流码率基本不变的前提下,可以平均减少大约50%的运动估计时间.  相似文献   

10.
H.264/AVC高档次标准快速帧内模式选择算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对H.264/AVC高档次标准中帧内模式选择计算复杂度高的问题,提出一种新颖的基于纹理信息的快速帧内模式选择方法。利用绝对误差均值检测宏块的复杂度,选择块尺寸模式;利用平均绝对相邻像素差来检测图像块的纹理方向,筛选候选预测模式。实验结果表明,上述两部分算法单独使用都能够有效降低帧内模式选择的计算复杂度,使编码速度分别提高27%和64%,并且对率失真性能的影响可以忽略不计。利用整合后的综合算法,在率失真性能几乎保持不变的情况下,帧内编码速度提高超过70%以上。  相似文献   

11.
针对运动类视频特征不易提取且其关键帧结果中易产生较多漏检帧的问题,提出基于运动目标特征的关键帧提取算法。该算法在强调运动目标特征的同时弱化背景特征,从而防止由于运动目标过小而背景占据视频画面主要内容所导致的漏检和冗余现象。根据视频帧熵值将颜色变化明显的帧作为部分关键帧,对颜色未发生突变的帧根据运动物体的尺度不变特征变换(SIFT)获得帧内运动目标的特征点;最后分别根据帧熵值及运动物体SIFT点分布提取视频关键帧。实验表明该算法所得关键帧结果集不仅漏检率较低且能够准确地表达原视频内容。  相似文献   

12.
黎云汉  楼京京 《控制工程》2011,18(6):966-969
针对光照条件突然变化情况下混合目标模型Mean Shift算法无法准确跟踪目标的缺点,提出了一种基于SIFT特征一致性的目标跟踪算法.算法用SIFT特征来匹配帧间的感兴趣区域,同时使用包含初始帧信息和前一帧信息的混合目标模型Mean Shift算法计算帧间感兴趣区域的直方图,以直方图分布距离最小为原则计算Mean Sh...  相似文献   

13.
结合SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于SIFT和Krawtchouk矩不变量的图像配准方法。通过SIFT关键点检测方法检测关键点;对每个关键点计算其邻域的Krawtchouk矩不变量,并将其构成描述关键点的特征向量;计算关键点特征向量之间的欧氏距离找出相匹配的关键点对。实验结果表明,该算法的配准性能与标准SIFT算法相当,而运算速度比标准SIFT算法有较大程度提高。  相似文献   

14.
提出了一种基于SIFT和KLT算法的自然路标匹配与跟踪方法。该方法利用SIFT算子提取图像中自然路标的特征点集作为模板,然后将机器人采集图像中的SIFT特征点集与模板特征点集进行匹配,获取二者之间仿射关系,并解算自然路标在视野中的位置,为机器人自定位提供参考信息。机器人在运行过程中,将KLT算法与SIFT算法相结合对成功匹配的自然路标进行跟踪,较好地解决了SIFT算法效率低下的问题。实验结果表明该方法对自然路标具有较好的匹配和跟踪效果。  相似文献   

15.
近年来在同源复制粘贴篡改检测中,SIFT特征得到了广泛的应用.但由于该特征在提取过程中摒弃了颜色信息,会造成一部分特征点的误匹配和漏匹配.为此,提出一种基于彩色信息与SIFT融合的CSIFT特征的检测方法,在提取特征点时加入颜色不变量信息,提高了匹配的准确性和效率.算法首先利用结构相似度将视频帧序列分段,提取每段序列的关键帧;然后提取关键帧的CSIFT特征;最终定位复制粘贴区域,并利用目标跟踪算法计算篡改区域在后续帧上的位置.通过实验验证了算法的鲁棒性,与基于SIFT等特征的算法相比,时间效率和准确性更高.  相似文献   

16.
为提高水印系统鲁棒性,提出一种基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法。算法选择DWT变换后的多个子图作DCT变换,然后利用PSO算法寻找最优的多子图组合权重,利用扩展变换QIM原理嵌入和提取水印。为提高算法抵抗几何攻击的性能,提出基于改进SIFT的水印图像抗几何攻击方法,采用一种基于圆的特征点描述方法改进SIFT,然后在水印提取前通过SIFT特征点匹配进行几何校正预处理。实验仿真结果表明,在保证水印不可察觉的基础上,基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法的鲁棒性优于基于DWT单一子图的水印算法;加入改进SIFT算法的水印系统抵抗几何攻击的能力明显提高。  相似文献   

17.
一种基于分块匹配的SIFT算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
SIFT算法在图像处理领域具有独特的优势,但是经过不断发展,SIFT算法在特征匹配过程中仍然具有数据处理量大、计算速度慢的问题.基于这些问题,提出了一种基于分块匹配的新型SIFT匹配算法,它通过剔除非重叠区域来降低特征提取和匹配的时间损耗.对于图像的刚性变换,算法的核心在于图像块的切分和重叠区域的计算,首先选取少量的种子点来估算两幅图像的相关变换矩阵;然后将原始图像切分为几块,通过变换矩阵找出在匹配图中的相关块;再检测所有的匹配块上的特征点;最后结合RANSAC算法去除伪匹配点对,来提高匹配的准确率.实验结果表明:与标准SIFT算法相比,基于分块匹配的SIFT算法在实时性和鲁棒性方面得到了进一步的提升,在实际图像匹配中具有一定的应用价值.  相似文献   

18.
陈抒瑢  李勃  董蓉  陈启美 《计算机工程》2012,38(17):196-200
经典尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在实时性差、纹理相似区域易发生误匹配的问题。为此,提出一种基于归一化分割(Ncut)的SIFT特征匹配算法。针对相同背景的运动视频,将归一化分割算法的图论聚类思想融入SIFT特征匹配中,根据运动趋势相似度对特征点进行Ncut运动聚类,再逐类分别匹配,通过缩小各特征点匹配过程中的搜索范围,减少匹配时间及不同特征类之间的误匹配。实验结果表明,该算法能提高匹配效率,对纹理相似区域的误匹配现象有较好的抑制作用,实现了相邻图像帧的特征稳定匹配。  相似文献   

19.
目的 为协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾,提高水印算法抵抗几何攻击的能力,提出一种图像块的不可见性与鲁棒性均衡水印算法。方法 将宿主图像分成互不重叠的图像块,利用人类视觉系统的掩蔽特性对每个图像块的纹理特征和边缘特征进行分析,选择掩蔽性好的图像块作为嵌入子块。对嵌入子块作2级离散小波变换,将其低频子带进行奇异值分解,通过修改U矩阵第1列元素间的大小关系嵌入Arnold置乱后的水印信息。在水印提取前,对几何失真含水印图像利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点的坐标关系和尺度特征进行几何校正,恢复水印的同步性。结果 对标准灰度图像进行实验,含水印图像的峰值信噪比都可以达到44 dB以上。对含水印图像进行常规攻击和几何攻击,提取出的水印图像与原始水印图像的归一化互相关系数大部分都能达到0.99以上,说明该算法不仅具有良好的不可见性,对常见攻击和几何攻击都具有较强的鲁棒性。结论 选择掩蔽性好的图像块作为水印嵌入位置能够充分保证水印算法的不可见性,特别是水印提取前利用SIFT特征点具有旋转、缩放和平移不变性对几何失真含水印图像实现有效校正,提高了含水印图像抵抗几何攻击的能力,较好地协调水印算法不可见性与鲁棒性之间的矛盾。  相似文献   

20.

Closed circuit television cameras (CCTV) are widely used in monitoring. This paper presents an intelligent CCTV crowd counting system based on two algorithms that estimate the density of each pixel in each frame and use it as a basis for counting people. One algorithm uses scale-invariant feature transform (SIFT) features and clustering to represent pixels of frames (SIFT algorithm) and the other uses features from accelerated segment test (FAST) corner points with SIFT features (SIFT-FAST algorithm). Each algorithm is designed using a novel combination of pixel-wise, motion-region, grid map, background segmentation using Gaussian mixture model (GMM) and edge detection. A fusion technique is proposed and used to validate the accuracy by combining the result of the algorithms at frame level. The proposed system is more practical than the state of the art regression methods because it is trained with a small number of frames so it is relatively easy to deploy. In addition, it reduces the training error, set-up time, cost and open the door to develop more accurate people detection methods. The University of California (UCSD) and Mall datasets have been used to test the proposed algorithms. The mean deviation error, mean squared error and the mean absolute error of the proposed system are less than 0.1, 16.5 and 3.1, respectively, for the Mall dataset and less than 0.07, 5.5 and 1.9, respectively, for UCSD dataset.

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