基于视频粒子流和FTLE场的人群运动分割算法

针对复杂视频监控场景中不同运动行为的人群分割,提出了将视频粒子流和有限时间李雅普诺夫指数(FTLE)场相结合的人群运动分割算法。首先利用视频粒子流来表示长周期的粒子运动估计,通过最小化包含粒子外观匹配一致性和粒子间形变的能量函数,来优化每个粒子的轨迹;接着求解粒子流图的空间梯度,并构造FTLE场;最后利用FTLE场中的拉格朗日相干结构把流图分割成运动特性不同的区域。实验结构表明,算法能从拥挤复杂的视频监控场景中有效地分割出不同运动特性的群体,且具有较好的鲁棒性。     

一种基于局部方向尺度的各向异性扩散图像滤波方法

针对图像滤波去噪模糊边缘结构的弊端,提出了一种基于局部方向尺度的各向异性扩散图像滤波方法。该方法首先为图像中每个象素定义相应的局部方向尺度,然后利用象素的局部方向尺度在边缘附近或细小结构的小区域内进行小尺度扩散滤波,而在较大的均匀区域的内部则进行大尺度扩散滤波。实验结果表明算法比现存的各向异性扩散滤波方法在保持图像的细小结构和对象边缘方面具有更好的性能。