增强型等效旋转矢量算法在圆锥运动下的仿真

研究惯导系统,为提高精度,姿态算法在整个捷联算法中占重要地位.其中基于旋转矢量的姿态算法,提高计算精度的主要手段,在等效旋转矢量的更新周期中增加陀螺采样次数,采样次数增加带来的后果是导航计算机的负担加重,使数据采集、传输、运算的工作量都大大增加.为不增加陀螺采样次数能提高算法精度的角度出发,对等效旋转矢量算法进行研究.通过陀螺采样值充分利用增加高阶项来提高等效旋转矢量的计算精度,给出了等效旋转矢量算法新的表达式.并且用计算机对原有方法和增强型算法分别进行了仿真,证明算法可以保证航向和姿态精度要求.     

捷联惯导系统姿态更新旋转矢量算法的优化

本文研究了捷联惯导系统姿态更新的旋转矢量算法,并以圆锥运动为条件,对旋转矢量算法进行了优化和仿真,分析了锥运动环境下数学平台的算法漂移。     

基于四元数旋转的开关型矢量中值滤波器

矢量中值滤波器是一种经典和高效的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的冲击噪声。然而VMF没有区分细线条和噪声的能力,它往往把细线条当成噪声而过滤掉。本文利用四元数旋转理论,模仿Laplacian算子,提出一种用于检测彩色图像中的冲击噪声的算法,并结合传统的VMF构造出一个新颖的开关型矢量中值滤波器。实验结果表明,新的滤波器不仅能有效地保护细线条和边界等细节信息,而且其滤波性能也明显胜过传统的VMF和一些经典的及最近开发的矢量滤波器。     

一种绕空间任意动轴做旋转变换的矢量方法

在运动仿真时,如果表面复杂的刚体绕一根做自主运动的轴进行旋转,则该刚体的运动包括轴的绝对运动和自己相对于轴的转动,这时计算量相当大,利用现有的软硬件技术进行实时仿真是十分困难的.为了提高运动仿真的效率,运用矢量分析的方法,提出一种绕空间任意动轴做旋转变换的新方法.在开发项目中采用该方法,有效地提升了运动仿真的流畅性,同时通过对比发现,该算法比采用四元数法和旋转矩阵法的效果更加明显.     

基于微惯性传感器的测斜仪姿态算法的研究

测斜仪在石油勘探、地质勘查等方面已成为一种有力的工具,但基于磁通门的测斜仪存在着易受磁场干扰的缺点,导致其测量精度降低,甚至无法工作。为了解决这一问题,提出了一种基于捷联惯性导航原理的连续测斜算法。算法利用微惯性传感器MPU6050获取姿态数据,采用四元数方法进行姿态解算,最终得到钻探过程中的倾斜角、方位角以及工具面角等数据。通过仿真验证,得到测量误差曲线。仿真结果表明,该算法可以实现全方位井眼轨迹连续测量,提高了测量效率。     

对偶四元数更新算法在划船运动下的优化设计

适合于计算机执行的对偶四元数更新算法是实现对偶四元数捷联惯导系统功能的关键。为此,将螺旋矢量作为工具,在给出螺旋矢量求解方法的基础上,通过分析合理选择划船运动作为测试条件,以二子样为例对基于螺旋矢量的对偶四元数更新算法进行优化设计。与传统的划船误差优化补偿算法在性能上进行分析与对比,结果表明,对偶优化算法具有一定的性能优势,它不但从结构上将旋转运动与平移运动统一表征,而且使2类运动参数的估计精度达到一致最优。     

一种角速率输入下二次优化的单子样旋转矢量姿态算法

姿态解算是惯性导航中的关键技术,旋转矢量法可以补偿转动的不可交换性误差。针对多子样旋转矢量算法会降低姿态更新频率的问题,本文提出了一种利用当前以及前一时刻角增量信息和当前以及前N个时刻角速率信息求解更新旋转矢量的单子样角速率旋转矢量姿态算法,并在传统的误差补偿系数圆锥优化方法的基础上,设计了周期项的算法系数优化准则,对周期项的误差补偿系数进行二次优化。实验结果表明,本文提出的角速率输入下二次优化的单子样旋转矢量姿态算法既具有较高的姿态解算精度,又可以将姿态更新频率提高至惯导采样频率,即与N子样旋转矢量算法相比姿态更新频率可提高N倍,具有一定的工程应用价值。     

三维仿真系统中旋转算法应用研究

旋转作为三维仿真系统的基本操作,其算法的准确性和高效性直接影响到整个仿真系统的性能。该文首先分析了各种旋转算法的原理并对其效能进行评估;然后针对各种算法的优势及当前开发平台的特点对旋转算法进行综合运用,提高了仿真系统的性能;最后在XNA中对算法的执行效率进行了验证。     

基于旋转矢量法的三维管线建模

管线三维可视化的一个重点问题是对于从原有二维管线中心线数据中计算提取出管线表面顶点的坐标,难点在于弯管处的表面处理。文中提出基于旋转矢量法的三维管线建模方法,能够生成连续的三维管线,并可以控制管线的精细程度。实验表明此方法便于理解,计算量小,生成的管线表面平滑。     

基于TLFK的单轴旋转SINS在线自标定方法

针对单轴旋转捷联惯性导航系统(SINS)中轴向陀螺常值漂移无法被调制抵消的问题,提出一种轴向陀螺常值漂移在线自标定方法.对轴向陀螺常值漂移误差传播路径进行了分析,指出影响轴向陀螺常值漂移估计精度主要因素包括等效东向陀螺漂移、"数学平台"失准角、等效北向加速度计常值偏置等.建立了在线自标定Kalman滤波估计状态方程和量测方程,并设计了一种基于两级Kalman滤波的在线自标定流程.进行了计算机仿真和实际系统验证实验,实验结果表明,第二级Kalman滤波器能够较好地估计得到单轴旋转SINS轴向陀螺常值漂移及其标度因数误差,经过误差补偿后,其24h位置误差由6.71n mile减小为1.96n mile,提高了导航系统定位精度,满足中等精度SINS长时间导航需求.     

基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法

针对复杂剧烈运动视频信号在进行运动估计时出现的预测误差问题,提出基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法。根据局部运动矢量的一致性程度与运动矢量在时间上相关性程度的关系,决定运动矢量的可预测性程度,将待估计的运动矢量分类为不可预测、中度可预测和高度可预测,不同的可预测性采用不同的搜索策略进行运动估计。实验结果表明,该算法能提高运动估计的速度,并且具有与其他快速运动估计算法近似或更好的PSNR性能。     

基于相邻运动矢量相关性的运动矢量预测算法

运动矢量的预测是视频编码技术中的一个重要组成部分,它直接关系到运动估计的精度和码率大小。本文提出了一种新的基于运动最相似性的运动矢量预测及其简化算法,通过对相邻块运动矢量的优化,选择运动特征最相似的运动矢量生成预测运动矢量的预测方向缩放因子和预测值。通过在中国音视频编码标准-AVS-中的实现验证和性能比较,这种预测算法相对于中值预测法,系统的平均PSNR值有一定提高,平均码率有所下降。     

一种基于预测性运动向量的菱形搜索方法

块匹配算法是运动估计中一项重要的技术。块匹配中多数算法没有充分利用运动向量之间的时间和空间的相关性就进行快速搜索,从而影响了图像的质量和搜索的速度。为更好的解决这一问题,论文提出一种基于预测性运动向量的菱形搜索方法,有效的提高了视频压缩的性能。     

基于动态跳帧和运动矢量修正的视频转换编码方法

在视频转换编码中,为了减少时间分辨率,提出了一种动态跳帧机制。简单的重新使用输入运动矢量会造成视频质量的下降,因此在动态跳帧转换编码的基础上进一步提出了动态运动矢量修正问题,根据视频帧与帧之间累计的运动矢量大小来调整运动矢量修正的范围。仿真结果表示,在前向向量法基础上仿真动态跳帧和运动矢量的修正比FDVS、双线性内插法和前向向量法能够提高图像的信噪比。     

一种基于运动矢量分析的Mean shift目标跟踪算法

Mean shift算法作为一种非参密度估计算法,目前已被广泛应用于视频运动目标的跟踪。该算法具有运算效率快,对目标变形、旋转不敏感,在部分遮挡的情况下有一定鲁棒性等特点,但该算法在运动目标速度过快的情况下,由于没有考虑利用目标的运动方向和速度信息,因此在跟踪快速运动目标时容易造成跟踪丢失。针对此问题,提出了一种基于运动矢量分析与Mean shift跟踪算法相结合的新方法,即首先对视频编码过程中产生的运动矢量进行概率统计分析,以获取目标运动方向与运动速度的估计值,再以此修正Mean shift运动候选区域的中心位置,使每次搜索开始时,候选中心位置更接近实际目标中心位置。通过与传统的Mean shift算法的跟踪实验比较可见,新算法不仅提高了快速运动目标跟踪的精度,而且减少了算法的搜索迭代次数,从而提高了运算效率。该算法可适用于智能视频监控设备中的视频编码与目标跟踪同时计算的情况,实验结果表明,该算法是有效可行的。     

基于运动向量修改的保持块间扰动最小的HEVC信息隐藏算法

高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准能够大幅度提升压缩效率, 正被广泛应用中。为提高基于运动向量修改的 HEVC 视频隐写算法的安全性, 本文结合了 HEVC 标准中帧间预测编码的新技术, 并利用在运动向量域进行信息嵌入扰动较小的优点, 提出了一种基于运动向量修改的保持块间扰动最小的 HEVC 信息隐藏算法。首先, 该算法量化了修改运动向量后对当前高级运动向量预测(Advanced Motion Vector Prediction, AMVP)单元和其相邻融合(Merge)模式预测单元产生的扰动代价, 将运动向量垂直分量和水平分量之和作为原始载体元素。其次, 结合校验网格码(Syndrome Trellis Codes, STC), 寻找扰动代价最小的嵌入路径, 通过修改运动向量中绝对值较大的分量将信息嵌入在 AMVP 模式的预测单元运动向量上。此外, 为减小对视频质量的影响, 利用修改后的运动向量更新运动向量差值。 实验结果表明, 所提方法对视频序列进行信息嵌入后, 由于本文引入的扰动代价判断可以有效控制视频质量变化, 对视频序列的峰值信噪比、码率影响较小, 所以该方法对视频的扰动很小。而且本文算法不仅在视频质量保护上有良好的性能, 还对运动向量域专用隐写分析具有良好的抗检测能力, 有利于基于 HEVC 视频码流的隐蔽通信的进一步发展。     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

基于运动矢量的人群异常事件实时检测

近年来,城市公共安全形势严峻,给社会经济的可持续发展提出新的问题.因而,如何有效地监测突发人群异常状况,已成为目前的一个研究热点问题.由于人群运动目标众多且在不断变化,所以很难通过运动目标的跟踪来研究人群异常.研究表明：当人群出现异常时,最明显的变化就是人群的运动速度的大小和运动方向会突然发生变化,比如,由静止或慢速行走变为快速奔跑、突然改变前进的方向等,相应的,视频帧的运动矢量也会发生同样的变化,由此,提出基于运动矢量的人群异常快速检测算法.实验结果表明,本文提出的算法能够实时、有效的检测出人群运动的异常.     

一种流体运动矢量计算的有效方法

提出了一种有效的流体运动矢量计算方法.该方法利用视频流的两帧图像进行流体运动矢量的计算,目的是获得流体连续性运动的二维矢量.采用图像分析和连续性方程约束的策略进行研究,所求得的运动矢量能够反映流体运动的特点.该方法包括运动矢量的初始化、去噪、平滑和优化这4个步骤:首先,统计每个像素所在区域的直方图,利用区域直方图主要成分匹配方法完成对运动矢量的初始化;然后,对初始化结果利用多分辨率采样方法进行去噪处理;再用统计分析方法对局部模块的运动矢量进行平滑处理;最后,用流体运动的连续性方程进行约束,对运动矢量进一步优化,得到具有保持外观一致性和运动连续性的流体运动矢量.实验结果证明了该方法的有效性,对于具有多种运动的流体场景运动矢量的计算也是实用的.