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立体图像质量评价对立体视频技术的发展起着非常重要的作用。常用的PSNR(峰值信噪比)方法不能反映人类视觉感知特性,也不能直接应用到立体图像质量评价中。针对人类视觉对立体图像深度感知和重点关注感兴趣区的特点,提出基于纹理图和深度图感兴趣区的质量评价方法。首先对纹理图和对应的深度图利用视觉关注度提取工具提取感兴趣区,然后在评价的过程中对各感兴趣区根据感兴趣程度分配基于像素的权重系数,最后将权重系数应用在立体图像的各个区域中进行评价。实验结果表明该方法得到的立体图像质量客观评价结果与主观评价结果之间具有更好的一致性,符合人眼视觉系统感知特性。 相似文献
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提出了一种视差可控的多视点立体图像校正算法。该算法通过对多视点信息进行旋转、垂直视差调整和视差均衡的预处理操作,使得立体图像符合立体显示器的要求,并且对图像中的目标物体可根据需要显示为正视差、负视差或者零视差。通过在多视点立体显示系统上的实验可看出,该算法校正后的多视点图像在观看时立体感强,符合人眼观看的特点,并且可根据内容的需要使场景内的目标物体显示出不同的深度。 相似文献
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基于3D-LCRN视频异常行为识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
自动准确识别监控视频中的异常行为在安防领域具有广泛的应用前景.本文提出一种基于3D-LCRN(3D Long-short-term Convolutional Recurrent Network)视觉时序模型的视频异常行为识别方法.首先,基于视频图像帧间的结构相似性,结合光照感应与光照补偿机制进行背景建模,获取对光照突变与背景运动不敏感的矫正光流场与矫正运动历史图.同时,针对异常与正常行为视频数据失衡问题,计算三通道矫正光流运动历史图COFMHI(corrected optical flow motion history image),随机提取视觉词块进行聚类,对样本数量与维度进行双向扩充,充分获取样本的微分和积分运动信息.在此基础上,采用3D-CNN深度学习网络模型对COFMHI进行学习,获取局部短时序时空-域特征,结合可学习贡献因子加权的LSTM网络以压制无关、冗余、具有混淆性的视频片段,进一步提取由短时序-长时序,由局部-全局的多层次时-空域特征用于异常行为识别.通过与同类方法的客观定量对比,实验结果表明,本文方法在光照突变与背景运动等复杂场景下具有优异的异常行为识别性能,进一步表明该方法有效、可行. 相似文献
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研究了结构为ITO/m-MTDATA:x%4F-TCNQ/NPB/TBADN:EBDP:DCJTB/Bphen:Liq/LiF/Al的有机白光电致发光器件(WOLED)。分别在ITO与NPB间加入高迁移率的m-MTDATA:4F-TCNQ来增强器件的空穴注入,在阴极和发光层间加入高迁移率的Bphen:Liq层增强器件的电子注入,降低驱动电压,提高器件效率。同时,由于注入的电子和空穴数量偏离平衡,器件的效率也会受到影响。实验中,通过调节4F-TCNQ的掺杂浓度来调控空穴的注入和传输,使载流子达到高度平衡。器件的最大电流效率和流明效率分别达到了9.3cd/A和4.6 lm/W。 相似文献
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采用溶胶凝胶法制备了ZnO:Ga(GZO)透明导电薄膜,并用做GaN基LED的电流扩散层。研究表明,GZO薄膜为多晶薄膜,透光率大于80%,粗糙度为Ra 4.6nm,制备的LED的开启电压为2.4V,并成功的点亮LED芯片。 相似文献
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根据瞬态热测试结果反推结构函数法的算法步骤通常包括数据拟合、平滑、求导、反卷积和网络结构转换,其中拟合和平滑分两步实现。在后续数据处理中,由于实际的测试数据信号含有很多未知噪声,往往会导致病态或不适定问题,所以在获得最终结构函数之前需要对测试数据进行去噪平滑处理。采用在原始数据理论数学模型基础上建立起来的利用最小二乘法拟合进行的数据平滑方法,此方法既省去了测试数据因寄生误差而必须进行的拟合操作,又能对含噪瞬态响应数据进行平滑,从理论建模分析和实际测试数据的分析及应用均可以看出该方法是有应用价值的。 相似文献
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基于复杂度HEVC码率控制的算法优化 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频编码标准HEVC(high efficiency video coding)在编码过程中复杂度较高的帧层带宽相对不足而复杂度较低的帧层带宽相对富余之一的问题,为了降低计算复杂度,提高编码质量,本文首先通过研究复杂度在帧层编码过程中对码率分配的影响,提出了由SATD(sum of absolute transformed difference)构建复杂度模型,根据视频内容每帧的复杂程度,通过复杂度模型对帧层进行合理的比特分配。为了建立R-Q曲线,结合最大编码单元(LCU,largest coding unit)层的编码树特点,根据LCU残差信号的混合高斯分布特性进行量化参数(QP)的计算,从而使得输出码率与目标比特相等的同时尽可能提高视频质量。实验结果表明,所提出的算法比HEVC现行码率控制算法性能更加优良并且具有较强的鲁棒性,码率误差在0.01%以内,PSNR增益平均可达0.21dB。 相似文献