基于动态SMVQ的图像压缩算法

SMVQ利用相邻图像块之间的相关性来提高编码图像质量。然而,传统的SMVQ当图像边缘位于当前编码图像块右下角时会出现编码误差,为此,研究并提出了一种改进的SMVQ,新算法利用图像所有图像块之间的相关性对当前编码图像块进行预测。对每一个输入图像块,利用边匹配方法从已编码数据中寻找最近块,并用其对输入图像块进行预测,或产生动态码书。然后利用最近块、动态码书或总码书对输入数据进行编码,扩展了编码搜索范围,提高了图像质量。实验结果表明新算法大大降低了比特速率,而且编码图像有较好的视觉效果。     

背景重建在视频监视系统中的应用

利用FPGA和USB控制芯片实现了实时视频监视采集系统,根据视频监视和传输特点,将采集得到的图像数据先做背景重建,然后利用重建得到的背景进行视频对象分割,最后将重建的背景、视频对象以及视频对象在视频图像中的位置保存,作为后续视频检测分析的依据。实验结果表明本文给出的背景重建算法能够较好地重建背景,得到较精确的运动目标,同时能够大幅度的提高实时视频对象分割速率。     

基于全局运动估计的视频对象分割算法

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,通过对视频运动估计方法的研究,提出了一种新的基于奇异值分解(SVD)的视频全局运动估计算法.该方法首先通过块匹配法得到局部运动场,利用矩阵的奇异值分解估计全局运动参数,然后运用形态学运动滤波得到前景运动目标的粗略掩摸图像,最后综合利用此掩摸图像和边缘信息分割出运动目标.试验表明,提出的算法能够分割出具有全局运动特征的视频序列中的运动目标.     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法.首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛、嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛、嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定.实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼、嘴的位置.     

一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法

本文提出了一种基于Haar小波变换的彩色图像人脸检测方法。首先进行彩色空间的变换,检测出图像中的肤色区域;利用Adaboost算法训练出的基于Haar小波变换的检测器对该区域进行人脸检测;建立眼睛颜色模型,并根据眼睛!嘴在不同分量上的分布特征,将它们从人脸区域中提取出来;最后融合眼睛!嘴候选区域的信息,利用特征不变的方法进行眼睛和嘴的确定。实验结果表明,该方法能够快速有效地检测出人脸,并能够确定眼!嘴的位置。