基于兴趣点不变矩的图像拼接

提出了一种基于兴趣点不变矩(IPIM)的图像拼接技术.利用Harris角检测器获取图像中的兴趣点,计算兴趣点邻域的平移、旋转及尺度不变矩,通过比较各兴趣点邻域不变矩的欧式距离提取出初始特征点对,根据几何变换模型剔除伪特征对,最后利用正确映射模型实现图像的拼接.实验表明,该方法对平移以及任意角度的旋转具有良好的鲁棒性,对于具有小尺度变换的图像仍然具有很好的拼接效果.     

一种面向H.264/AVC的帧层码率控制算法

分析了H.264/AVC编码后各帧质量波动大的原因，提出基于反馈原理的帧层码率控制算法——RCBF。该算法在保证缓冲区不上溢和下溢的前提下，按照帧复杂度来分配目标比特数，减少因为目标比特数与帧复杂度不一致引起的编码质量波动。同时根据反馈原理，参考前面帧的分配误差调整分配的目标比特数，使帧层码率控制更加准确。实验结果表明，RCBF算法的峰值信噪比PSNR值波动与JM10.2下的码率控制算法JVT-G012相比明显减小，同时平均PSNR值和控制精度也有提高。     

基于FCM聚类的粒子滤波多目标跟踪算法

针对多目标跟踪中相似目标的发散问题和跟踪核函数窗宽固定的缺陷,提出一种基于FCM(fuzzy C-means)聚类的粒子滤波算法.该算法结合经典粒子滤波理论,使用可变椭圆作为粒子区域,在粒子滤波的重要性重采样后,通过Mean-Shift算法获得每个目标的聚类中心,使用FCM聚类算法完成粒子聚类,获得相应目标的粒子子群,最后通过粒子子群估计各目标的最终状态并修正核窗口宽度.实验表明,与传统粒子滤波算法相比,该算法解决了传统粒子滤波的发散问题,减少了粒子数量,能够准确地对多目标进行跟踪,具有很好的鲁棒性和实时性.     

柱面全景图像自动拼接算法

提出了一种基于特征点匹配的柱面全景图像拼接算法。首先将360°环绕拍摄的序列图像投影到柱面坐标系下;然后提取各图像的SIFT（Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换）特征点,通过特征点匹配完成两幅图像的配准;再根据配准结果计算出图像间的变换参数;最后采用加权平均的融合方法对两幅图像进行无缝拼接。实验表明,算法可以有效、快速地自动生成柱面全景图像。     

一种新的结合非下采样Contourlet与自适应全变差的图像去噪方法

该文提出了一种新的结合非下采样Contourlet变换(NSCT)和自适应全变差模型的图像去噪方法。首先通过NSCT对含噪图像进行分解,根据高斯比例混合(GSM)模型建立图像模型;然后利用贝叶斯估计进行图像去噪,重构后得到初次去噪图像;最后,结合自适应全变差模型对初次去噪图像进行重构滤波,得到最终的去噪图像。实验结果表明,该方法可以有效地消除图像中的Gibbs伪影及噪声,在去噪图像峰值信噪比(PSNR)和边缘保持性能上都优于已有的算法。