基于视频流连续性的快速运动目标检测方法*

提出了一种基于视频流连续性的快速运动目标检测算法。对于背景模型的建立,在原有像素归类背景重构算法的基础上,基于视频流的连续性,选择性使用训练阶段背景至少在50%的时间内可以被观测到的前提假设,提出了一种改进的快速背景重构算法,在准确建立背景模型的同时,有效地减少了运算时间。对于运动阴影的干扰,采用基于RGB色度比例的色度差分算法,能快速有效地去除运动阴影,最终实现运动目标的快速提取。实验结果证实了所提算法的有效性。     

基于照度补偿的人脸图像遮挡阴影消除处理*

为了消除人脸图像中的遮挡阴影对识别精度的影响,采用数学形态学处理对阴影进行检测分离,根据其照度损失不同划分为阴影边缘区和阴影主体区,分别实施照度补偿,并将非阴影区、阴影边缘区和阴影主体区光强光顺过渡,实现对图像阴影区域的恢复处理。基于该照度补偿原理处理实例表明,该方法可以较好地去除人脸图像中部因遮挡造成的阴影,显著改善图像质量。     

无定位图的预测误差差值扩展可逆数据隐藏*

将Tian差值扩展技术应用于彩色图像中,提出一种利用预测误差差值进行扩展嵌入的彩色图像可逆数据隐藏算法。针对传统差值扩展技术存在过分修改像素灰度值、须嵌入定位图等缺点,首先利用色彩分量间的相关性减小差值,并将差值扩展量分散到两个色彩分量中;其次,对直方图平移技术进行改进,使得同等嵌入率下图像质量达到最佳;最后由两个色彩分量中像素的预测值之和决定可用于扩展嵌入的像素,无须保存溢出定位图,提取端在提取信息时可无损地恢复原始图像。实验结果表明,与其他算法相比,该算法在同等嵌入率下可取得更好的图像质量,算法复杂度     

结合显著度图和自适应能量线的快速图像缩放*

针对Seam Carving图像缩放方法中能量函数的局限性和动态规划算法的复杂性,提出了一种基于图像内容的快速图像缩放方法。结合基于视觉注意力模型的显著度图,完善图像内容的能量描述;同时,提出一种基于图像内容的粗、细能量线自适应机制,与层次加速动态规划一起,加速缩放效率。仿真实验结果表明,该算法在有效保护图像内容的同时,降低了算法的计算复杂度,减少了图像缩放时间。     

广义分布式天线系统上行分集性能分析

针对广泛存在于无线通信环境中的阴影效应对系统性能影响非常大的问题,采用与传统的微分集技术相比,能够有效地对抗这种阴影衰落的分布式天线技术来解决这个问题.为了获得该条件下系统的理论性能,分析了采用最大比合并和相干等增益合并分集的广义分布式天线系统.借助lognormal近似法,给出了其中断概率和误码率性能的高精度解析结果.分析表明,在存在阴影衰落的情况下,这种广义分布式天线系统能够同时获得较大的微/宏分集增益,非常适合未来的无线小区环境.     

基于暗原色及入射光假设的单幅图像去雾

目的 雾是一种常见的天气状况,针对雾能使图像中的景物对比度降低、表面颜色退化的问题,提出一种基于入射光假设的单幅图像去雾方法。方法 首先利用全局暗原色进行初步去雾,从而使图像透射率处于[0,1]范围内;然后利用雾天光照均匀的特点以及Retinex的照度估计原理进行透射图的估计;最后利用透射图以及初步去雾图像得到复原图像。结果 与He算法、Fattal算法的对比实验结果显示,该算法获得的复原图像细节清晰,颜色自然。与引导滤波优化后的He去雾算法相比,本文算法速度提高了93%。结论 大量对比实验结果表明,本文算法能够显著恢复雾天降质图像,对于薄雾和浓雾同样有效,具有广泛的适用性,且算法原理简单。此外,本文算法也同样适用于灰度图。     

基于自适应权值滤波的深度图像超分辨率重建

目的 越来越多的应用都依赖于对真实场景深度图像的准确且快速的观测和分析。飞行时间相机可以实时获取场景的深度图像,但是由于硬件条件的限制,采集的深度图像分辨率较低,无法满足实际应用的需要。为此提出一种结合同场景彩色图像通过构造自适应权值滤波器对深度图像进行超分辨率重建的方法。方法 充分发掘深度图像的非局部以及局部自相似性先验约束,结合同场景的高分辨率彩色图像构造非局部及局部的自适应权值滤波算法对深度图像进行超分辨率重建。具体来说,首先利用非局部滤波算法来有效避免重建结果的振铃效应,然后利用局部滤波算法进一步提升重建的深度图像质量。结果 实验结果表明,无论在客观指标还是视觉效果上,基于自适应权值滤波的超分辨率重建算法较其他算法都可以得到更好的结果,尤其当初始的低分辨率深度图像质量较差的情况下,本文方法的优势更加明显,峰值信噪比可以得到1dB的提升。结论 结合非局部和局部自相似性先验约束,结合同场景的高分辨率彩色图像构造的自适应权值滤波算法,较其他算法可以得到更理想的结果。     

多尺度级联行人检测算法的研究与实现

行人检测算法是利用行人的特征结合分类器对图片中是否有行人进行判断的方法。文中基于传统的HOG行人特征检测方法以及Adaboost分类器思想,改进了行人检测算法。使用多尺度的HOG特征对图片的检测区域进行特征提取,并采用级联的Adaboost分类器结合对应尺度的特征进行分类判断,将判断结果输入下一级分类器中继续进行分类判断,最终实现区域内有无人的检测。实验结果表明多尺度下的级联分类器能够更加有效地筛选出行人区域,在计算时间小幅增加的情况下,很大地提高了检测精度。     

OFDM在LMS信道下的BER性能研究

正交频分复用（OFDM）应用于卫星宽带通信,前提需建立适用的卫星信道模型,目前常用的卫星信道模型主要为窄带模型,因而宽带系统性能分析的基础,首先得建立卫星信道宽带模型。对已有陆地移动卫星（LMS）信道模型进行研究,提出了一种便于仿真实现的四状态宽带信道模型,以此仿真得到OFDM在LMS信道下的BER性能结果。结果表明,宽带状态和窄带状态下BER性能变化较大,在不同环境下的BER性能亦有不同,可将该模型应用于卫星宽带通信的研究分析。     

视频监控中特定区域入侵检测算法设计与实现

在视频监控中,需要对特定区域进行实时监控。为了克服传统的视频监控系统存在的数据量大、响应时间长和人类自身固有的弱点等缺陷导致的监控效率低下等问题,文中实现了一种智能区域入侵的检测算法。该算法是基于一种三层高斯背景建模的方法,在提取前景图像后,对前景图像进行阴影检测、全局灰度检测、目标完整性检测,同时在提取更加精确的前景目标后,分析运动目标轮廓,对目标的轮廓信息进行统计,计算出特定区域中入侵的人数。最后通过一段实际的监控视频验证了文中提出算法的有效性。