无人机影像目标检测技术研究进展

无人机影像目标检测技术是无人机影像智能化分析中的关键技术，开展无人机影像目标检测技术的研究有着广阔的应用前景和价值。介绍了无人机影像中目标检测技术的发展历程，简述了无人机影像目标检测技术在森林防火、农业信息采集、电力线路检测、路桥损害检测以及军事侦察等5种特定领域的应用情况，总结归纳了目标检测性能评价时常用的数据集和标准，并对未来无人机影像目标检测技术的发展态势进行了展望。     

面向CDMA2000-1X网络的移动流媒体服务器的设计与实现

面向联通公司CDMA2000-1X网络,开发了一套移动流媒体(MMS,mobile media streaming)服务器解决方案,该方案包括本地处理模块和网络处理模块两个部分,不仅可以同时响应多个用户的服务请求,还可以为用户提供播放、暂停、快进和终止4个VCR功能.首先介绍了移动流媒体系统的整体框架以及各部分的功能,然后重点介绍了MMS服务器的设计与实现细节.     

基于Intra帧刷新的差错控制新方法

面向IP网,本文分析了传统的基于帧内编码(Intra)帧周期刷新机制的性能,针对其编码效率低的缺点,提出了基于敏感度和反馈信息刷新的两种新方法.这两种方法不仅保持了周期刷新对差错的自恢复能力,而且在很大程度上改善了编码效率.     

一种嵌入式头肩图像编码方法

头肩序列图像是可视电话、会议电视等视频业务中常见的一种图像模式.本文将SPIHT算法与人脸检测算法相结合,提出一种嵌入式的头肩图像编码方法.首先采用人脸检测技术确定头肩图像中的人脸区域;然后产生人脸区的掩膜,并对LL子带中人脸区掩膜内的小波系数进行定标,以保证人脸区的小波系数能优先编码;最后采用SPIHT算法对人脸区和背景区进行编码.实验结果表明,与原来的SPIHT方法相比,这种方法可以保证人脸区域的重建质量好于背景区的重建图像.同时压缩后的码流仍然具有嵌入的特性,支持渐进传输.     

无人机影像单目标跟踪综述

随着无人机产业的发展,航拍影像数据急剧增多,航拍影像的智能化分析与处理已成为新的研究热点.目标跟踪作为其中的核心技术之一,可为后续影像内容解译及各种实际应用提供基础性的支撑.受到应用场景复杂、目标尺度复杂多变、姿态变化剧烈、相似目标干扰等各种复杂因素的影响,无人机影像目标跟踪面临着诸多的技术挑战.因此,总结了近年来无人机影像单目标跟踪技术的研究进展,包括基于相关滤波的目标跟踪方法、基于深度学习的目标跟踪方法、基于相关滤波与深度学习结合的目标跟踪方法等,介绍了无人机影像公开数据集,以及跟踪性能的评价指标,并对典型的单目标跟踪方法进行了性能评测与分析.最后,对未来无人机影像目标跟踪技术的发展态势进行了总结与展望.     

动态场景图像去模糊技术研究进展

模糊是图像退化的主要降质因素之一,图像去模糊技术一直是计算机视觉和图像处理领域的一个重要课题,广泛应用于安防、刑侦、交通、金融、医疗图像等领域.首先,对传统去模糊算法进行阐述并说明其存在的问题.然后,在此基础上对现有基于深度学习的图像去模糊方法进行综述并分析了算法存在的优势与不足,着重讨论了基于动态网络的非均匀模糊处理新趋势.最后,结合最新的研究成果,展望了图像去模糊技术未来的发展方向.     

应用于图像检索的视觉注意力模型的研究

利用视觉注意力模型进行图像检索是一个新的研究方向。介绍了几种视觉注意力模型原理,在分析和总结了基于注意力模型图像检索的应用和特点的基础上,进一步给出了面向图像检索的视觉注意力模型的发展前景。     

一种改进的运动补偿三维小波视频编码方法

Choi等[1]提出的运动补偿三维子带编码方法是一种具有代表性的高效小波视频编码方法,其编码效率优于国际标准MPEG-2.但是该方法的运算复杂度高,编码时也没有充分利用小波图像的特点.为此,本文对该方法的两项关键技术进行了改进:采用像素域降采样运动估计技术以降低运算复杂度,采用改进的集分裂分层树(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)方法对三维时/空子带进行更高效的编码.实验结果表明,与原有的算法相比,本文的工作不仅降低了运算复杂度,也进一步提高了编码效率.     

IP网络信源信道联合编码策略

面向IP网络,讨论了一种信源编码的失真估计模型,并用典型的视频编码器作了验证.提出了一种基于包的信道编码方法,并将该方法引入信道编码的失真估计中,对一种信道编码的失真估计模型作了改进.以前述内容为基础,提出了两种信源信道联合编码策略,实验结果表明,这两种策略得到的最优结果在很大程度上提高了视频重建质量.     

面向头肩序列图像的质量可精细扩展视频编码方法

FGS编码方法具有细粒度的可扩展能力,能很好地适应网络带宽的动态变化,被认为是一种适合于网络视频传输的编码方案.但现有的MPEG-4 FGS编码标准效率低,限制了其进一步的推广应用.因此,本文面向视频应用中常见的头肩序列图像,实现了一种质量可精细扩展的视频编码方法.该方法采用H.26L对基本层进行编码,采用基于DCT变换的SPIHT方法对原始图像与基本层重建图像之间的残差进行编码得到增强层的码流.然后将复杂背景下的人脸检测与跟踪技术与选择性增强技术结合起来,对人脸区域优先编码.实验结果表明,该方法不仅编码效率高于现有的MPEG-4 FGS标准,码流具有可精细扩展的特性,还可以选择性地提高人脸区域重建图像的主观感受水平.