一种基于自适应梯度的运动估计算法

给出了一种基于Horn-Schunck的改进光流估计算法，计算了当前帧的前向梯度、后向梯度，根据代价函数自适应地选择前向梯度与后向梯度，减小光流估计时的遮挡问题。试验表明该算法是有效的。     

一种基于差分图象的多运动目标检测算法

运动目标的检测是计算机视觉和图象编码研究的主要内容之一,在许多领域有着广泛的应用.本文提出一种基于差分图象的多运动目标检测算法.对于视频图象序列,首先运用自适应阈值技术得到二值差分图象,经形态滤波提取运动变化区域,然后结合当前帧的边界信息确定运动目标的边界,最后由形态操作和区域填充得到连通的运动目标区域并检测运动目标,检测结果以目标的外接矩形表示.实验结果表明,该方法能快速有效地检测出运动目标并具有较好的鲁棒性.     

密度分布特征及其在二值图像检索中的应用

图像的形状是描述图像的重要视觉和语义特征,可通过图像中像素点的区域分布表现出来。为了对二值图像进行有效检索,提出了一种基于区域的形状特征——密度分布特征,用来进行二值图像检索。该方法在经过形心定位和子图像区域划分后,可得到2个M维特征向量,其中第1个表示各个子图像区域的目标像素的相对密度,第2个表示各个子图像区域的目标像素在极坐标方向上的相对密度的一阶数值差分。在进行相似性度量时,首先采用Gaussian模型对用这2个特征向量计算得到的距离分别进行归一化处理;然后综合两个特征向量的距离计算总的相似度。实验结果表明,密度分布特征不仅能够有效地刻画二值图像的形状,具有非常好的平移、尺度和旋转不变性,而且检索结果优于Hu不变矩。     

多媒体通信中基于对象的格矢量量化

在格结构的分析与研究的基础上,详细讨论了格的重要算法,并给出了小波域图象对象的格矢量量化方法。结合小波变换系数的分布特点,对某些小波变换系数进行标量量化时,采用了一种连续逼近的方法,并利用所讨论了算法对多数小波变换系数进行了格矢量量化。实验表明,格矢量量化速度快,编码效率高,能较好地达到多媒体通信中图象压缩编码要求。     

一种基于区域的双三次图像插值算法

采用双三次插值实现图像放大具有较高的图像质量,但运算量很大。在分析常用插值算法的基础上,提出一种基于区域的双三次插值算法。该算法避免进行图像分割,通过被插值点四邻域像素的均值来划分图像的平坦区域和纹理细节复杂区域,采用不同的插值算法进行计算。实验结果表明,与传统的双三次插值算法相比,该算法在保持放大后图像质量的同时,运算量降低10%以上,具有一定的实用价值。     

智能视频监控系统中的干扰检测及分类

针对智能视频监控系统中的干扰检测问题,提出了一种新的检测方法,并将干扰类型进行了分类.该方法对智能视频监控系统中的遮挡、失焦、亮度异常、偏色和噪声污染五种干扰分别提取检测特征,实现了对不同类型干扰的分类检测.同时,该方法采用了自适应更新阈值的方法,降低了检测方法的复杂度,提高了其实用性.实验结果表明:在能够满足监控系统实时性的要求下,与经典方法相比本文方法的检测性能较好,适用范围较广,分类正确率达到了92.2％.     

基于多级SMVQ的图象编码算法

边缘匹配矢量量化器(SMVQ)是有限状态矢量量化器(FSVQ)的一个分支.该量化器适合于对图像块间相关性高的图像进行压缩编码,其优点是在比特率相近的情况下,编码质量高于传统的穷尽搜索矢量量化编码器,但其缺点是计算量大和比特率固定.本文提出了一种改进的边缘匹配矢量量化器.测试结果表明,该算法是变比特率编码算法,它比边缘匹配矢量量化器的比特率低,编码速度快,编码质量得到提高.     

一种印刷电路板锥束CT图像中过孔定位检测方法

印刷电路板（print circuit board,PCB）广泛应用在各种精密仪器中,PCB的质量直接影响器件的整体性能,因此在工业生产中需要对PCB的质量进行检测。过孔负责PCB中各电路层之间的连通,对PCB意义重大。针对PCB的过孔数量大、目标小和形状不规则等问题,结合三维空间中过孔的形态特征设计了一种基于加权叠加增强的PCB过孔检测算法。该算法首先在垂直PCB方向上进行加权叠加增强过孔目标,降低非过孔要素对过孔检测的影响,然后引入一种高斯加权计算区域圆度的方法,利用圆度判断过孔区域,并利用区域信息计算过孔属性。实验结果表明,相比于传统的Hough变换,本方法检测精度高、稳定性强,同时大大降低了人工检测的工作量。     

基于背景重建和MDBP的视频对象分割算法

提出了背景置信度图像和背景标示图像的概念,给出了一种基于背景重建和象素最小距离(M DBP)的自动视频对象分割方法。首先运用基于背景置信度图像和背景标示图像的背景重建技术从视频序列的多帧图像中重建出可靠的背景图像,然后运用差背景法分割视频对象(VO),同时再利用象素最小距离(M D BP)和总体象素最小距离(W M DBP)准则对分割出的视频对象图像进行处理,克服由于背景的微小变化而引起的前景对象的错误检测。试验结果表明该文给出方法能够较好地重建背景,对于背景静止的视频能够得到更好的分割结果。     

一种基于奇异值分解的视频运动分割算法

视频全局运动（摄像机运动）所表现的视频序列之间的时间相关性，较其它视频特征更能表达视频序列的高层语义信息。为了能够有效快速的得到视频的全局运动，通过对视频分割技术的研究，提出了一种新的基于奇异值分解（SVD）的视频全局运动分割方法。该方法首先得到视频的切片图像，再利用奇异值分解（SVD）得到切片图像的方向图，然后统计切片方向图中每一行的角度直方图，最后根据摄像机不同运动类型对应的直方图模型，得到视频的运动分割结果。实验结果表明，所提出方法能够较准确的分割摄像机的运动，同时大幅度提高了分割速度。