立体视频编码中视差估值算法的研究

视差估值是立体视频编码的重要组成部分。本文提出一种有效的基于分级块匹配的视差估值算法，它采用多分辨率结构，充分利用视差向量的特性，克服传统算法的缺陷，提高视差场的平滑度，明显降低视差编码开销和计算负荷。     

SPIHT算法对BP神经网络图像压缩处理的改善

本文针对BP神经网络对图像高频信息压缩效果欠佳和收敛性较差的问题,提出了将SPIHT(多级树集合分裂)算法应用于BP神经网络图像压缩处理的新结构.在研究中,首先对原始灰阶图像做小波变换;其次采用SPIHT算法对小波系数作量化编码处理;然后将产生的图像码流输入BP神经网络作进一步压缩处理.在实验中,本文提出的算法不仅在较大压缩比下仍能得到较高的峰值信噪比,而且有效地改善了图像的"块效应"问题;同时,提高了BP神经网络图像压缩的收敛速度,从而证明了该系统结构对图像压缩处理是有效的.     

基于边缘检测的图像超分辨率重建研究

超分辨率重建是一种以信号处理为基础,有效提高图像分辨率的软件技术。由于这项技术不涉及硬件,成本低,所以在遥感、视频、医学、公安、网络等领域有着十分重要和广阔的应用前景。提高分辨率的算法有很多,插值算法无疑是其中一种简单便捷的方法,但是其效果一般,尤其是在图像的边界部分比较模糊。因为人眼对边界很敏感,所以很大程度上影响了这种算法的性能。研究旨在将边缘检测与插值算法结合起来,在基本算法插值算法的基础上加以改进,利用双边滤波和迭代后处理对图像的边缘加以保留和增强,使其具有更明显的边界特性,增加细节,提升超分辨率重建的主观质量。     

基于奇异值分解的图像超分辨率重建

在图像获取过程中,由于环境的变化以及成像传感器自身硬件条件的限制,获得的图像往往含有噪声并且分辨率较低.为了提高图像分辨率来满足实际应用的需求,充分考虑了自然图像中图像块的自相似性,并采用奇异值分解方法对图像块的相似性进行度量,将其作为权重与非局部均值方法相结合,实现了单幅图像的超分辨率重建.为了减少计算量,在计算图像块的相似度之前,先对图像块的均值进行统计并引入一个阈值,对均值绝对差小于阈值的图像块进行相似度估计.为了对算法有效性进行验证,文中采用基于误差敏感性的峰值信噪比来对重建图像的质量进行度量.仿真结果表明算法在提高图像分辨率的同时有效的抑制了噪声,并且很好的保持了图像的细节信息.     

基于H．264算法的网络视频传输系统实现

本文介绍了基于H.264算法的网络视频传输系统的实现方案。该方案采用目前最新的视频压缩标准——H.264作为视频编解码算法,i．MX27作为系统的中心处理器,嵌入式Linux作为操作系统,RTP／UDP作为网络传输协议,实现了视频实时的在网络上传输。系统运行结果表明：该系统可以在Internet上实现视频的实时传输,显示帧率为10帧／秒以上（CIF格式）。除此之外,为了保证视频信息在传输过程中的安全性,在压缩视频的过程中,给信息提供了加密功能。本课题研究的基于H264视频编码算法的网络视频传输系统可以实现30帧／秒的视频信息传输效果。     

一种改进的零树编码在视频监控系统中的应用

文中提出了在视频监控系统中,一种基于著名的EZW算法的图像处理方法.对背景图像进行非失真压缩,而对变化图像运用EZW算法进行编码.在视频监控系统中,对背景预测编码大大降低数据流,同时利用多分辨率分解对时频局部化分析,既保证重要区域的图像质量,又使得数据流满足要求.     

基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建

针对电力监控视频有时分辨率不高问题,提出了一种基于深度学习的电力监控视频超分辨率重建方法。该方法首先采用卷积神经网络对输入视频帧进行特征提取,从输入视频帧序列两端按时间顺序将所有支持帧逐帧对齐到目标帧,并采用时间与空间自注意力机制将支持帧特征逐帧融合到目标帧。然后引入多尺度特征学习机制,对特征融合后的目标帧使用多分支特征选择重建网络进行超分辨率重建。最后采用公共数据集和电力视频数据集对该方法进行了训练。测试结果表明,所提方法的峰值信噪比与结构相似性指标均值分别达27.08和0.819,能有效提高电力监控视频的分辨率和视觉效果。     

基于压缩感知的电力设备红外图像盲超分辨率方法

电力设备红外图像采集过程中出现的分辨率降低和模糊现象是影响红外诊断准确性的重要因素。然而现有超分辨率方法一般假设模糊核已知,但当假设核偏离真实核时方法性能会显著降低。该文针对这一问题,提出一种压缩感知盲超分辨率改进方法。以图像退化模型为基础,结合图像在变换域内稀疏为先验知识,实现图像的超分辨率重建。在重建过程中通过红外图像亮度分量的极值分布先验信息促进模糊核的优化求解以及重建图像反卷积去模糊运算,将传统的非盲超分辨率方法改进为盲超分辨率方法。在提高模型准确性的同时,提升了重建图像细节纹理的质量。并对压缩感知基础模型进行改进变形,以此为基础设计了高效求解算法,最终实现高分辨率图像的高质量重建,从而更好地适应工程应用需求。实验结果表明该文提出的盲超分辨率方法与已有方法相比,其重建得到的红外图像结果无论在主观视觉还是客观评价指标上,均有着一定优势,能够更好地适应现场采集到的低分辨率红外图像超分辨率重建需求。     

一种用于电力监控的行人运动检测与跟踪算法

在传统的行人检测跟踪算法中,主要采用HOG+SVM对视频中的行人直接进行检测,针对传统算法在复杂背景及多行人条件下,行人检测效果较差,且实时性低等缺点,提出一种融合目标运动检测与目标跟踪的行人检测算法。首先采用Vibe算法提取视频中的运动目标,并通过对Vibe算法的改进消除初始帧存在的阴影问题。针对视频中的运动目标采用Adaboost算法对运动目标区域进行行人检测,减小视频中背景的干扰,加快检测速度。最后采用卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法对视频监控中的行人进行跟踪。仿真实验结果显示,该算法能够对电力监控视频中存在的行人进行检测跟踪。     

MUSIC法用于频率步进毫米波雷达目标回波信号分析

本文讨论ＭＵＳＩＣ算法用于频率步进毫米波雷达波高分辨率距离像的成像方法,分析了ＭＵＳＩＣ算法具分辨率高,劳瓣效应氏,抗噪能力强,能给出目标尖峰估计,从而改善距离像质量的原因。利用简化的目标散点模型进行了计算机仿真,表明采用ＭＵＳＩＣ算法可获得更好的目标距离像,有利于提高雷达目标的识别率。     

H264/AVC去块滤波算法研究及FPGA实现

去块效应滤波在有效改善图像质量和压缩效率的同时,也引入了极大的计算复杂度,另外去块滤波过程需要从片外存储器读取待滤波的数据并将滤波后的数据写入片外存储器,这对于读写时钟有很高的要求,为了改善去块滤波提出了一种基于FPGA的改进的滤波算法。相对于基本的滤波方法,可以尽快得到滤波结果,减小片内缓存的中间数据量,同时减少整个滤波过程所需要的时钟周期数,采用5级流水线电路结构,具有较高的数据吞吐量,整个设计划分为多个功能模块,全部采用Verilog HDL硬件描述语言实现,通过matlab和modelsim联合仿真验证。可以满足对H264图像实时解码的要求。     

基于视觉技术的非接触测量精度优化研究

针对精密加工行业零件形位公差在线检测实时性不高并且无法同时检测多个零件的问题,采用机器视觉技术,改良了相机采集图像的图像预处理流程与测量方法,提出一种基于CNN的超分辨重建的非接触测量改良算法。相较于其他超分辨率重建算法该算法模型简单,精度较高,速度快,在资源受限的情况下可以兼顾测量精度和效率。为了验证所设计算法的可靠性,设计了一套机器视觉的非接触测量系统。实验结果表明,改良测量方法后测量精度较之前使用的测量方法至少可提高47.86%,平均提高49.67%;该超分辨率算法在分辨率一定的基础上,对原始采集图像的超分辨率重建提升图像分辨率后,测量精度较不使用超分辨率重建提高了60.38%,最后利用该算法实现对多个目标在线同步测量分析,并且精度不低于同分辨率下单一零件检测精度。     

基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究

采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算，并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法．该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解，能以较高的精度重建两相流体的断层图像，为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。     

面向北斗短报文渐进式传输图像恢复算法研究

北斗三代卫星技术在电力方面的短报文通信和定位技术应用日趋成熟,但利用北斗短报文进行电力应急通信图像传输的相关研究尚不完善,尤其是图像经北斗短报文传输后的失真问题解决不够理想。本文提出了一种面向北斗短报文的渐进式传输图像恢复算法,首先以JPEG2000图像压缩算法为例,分析了渐进式图像传输技术与北斗短报文的特点,然后提出了JPEGRE图像恢复算法,利用峰值信噪比与结构相似性参数反映算法性能,最后通过实验方法证明JPEGRE图像恢复算法与其它流行算法相比具有更好的恢复能力。本文研究旨在提高有损压缩后图像恢复程度,辅助电力应急时做出更优的应急方案。     

基于TV正则化算法的电容层析成像自适应剖分方法

针对电容层析成像逆问题解的不适定性及重建图像分辨率较低的问题,提出一种基于总变差(totalvariation,TV)正则化的图像重建算法,并由该算法提出一种自适应剖分方法。同常见的Tikhonov正则化算法相比,这种新算法不仅保证了逆问题求解的稳定性,而且提高了对介质非连续分布区域成像的分辨能力,具有良好的保边缘性。基于该算法的自适应剖分方法能够根据介质分布自动对剖分网格进行局部细分。相比全区域细分方法,这种剖分方法在保证图像分辨率的同时减少了计算量,提高了图像重建速度。实验结果表明,该算法在重建图像质量和实时性两方面均具有优势。     

基于实时数字仿真器的特高压直流换流单元投退特性分析

借助实时数字仿真器研究了特高压直流工程一极中单换流单元运行时在线投入另一个换流单元,或当一极中双换流单元运行时在线退出其中一个单换流单元的控制策略。研究结果表明：零功率解锁方式及小触发角解锁方式均可行,且零功率解锁方式下触发角约85,而小触发角解锁方式下触发角不得低于70;在线投入一组换流单元时,只要配合得当,整流侧先解锁、逆变侧后解锁和逆变侧先解锁、整流侧后解锁2种方式均可实现目标;从安全可靠、交直流系统扰动小等方面考虑,在线投入一组换流单元时可采用零功率解锁方式、整流侧先解锁,而在线退出一组换流单元时,逆变侧应先进行退出控制,以有利于整组换流单元的退出。     

特高压直流单12脉动阀组的投退策略及其对交流系统无功冲击的影响

随着向家坝—上海±800 kV特高压直流输电工程的逐渐开展,研究了±800 kV特高压直流系统单12脉动阀组的投退策略,并比较了采取2种不同的策略投退单12脉动阀组时对交流系统的无功冲击。EMTDC仿真分析结果证实了这2种策略均能完成单12脉动阀组的正常投退,但不同的策略对交流系统的无功冲击不同,单12脉动阀组投退过程中直流电流保持4 000 A不变的策略对交流系统的无功冲击较高,另外一种先降低电流指令、投退单12脉动阀组,再恢复电流指令的策略对交流系统的无功冲击较低。     

一种结合阴影补偿的城市高分遥感影像分割方法

随着遥感影像空间分辨率的不断提高,由于阴影导致的弱边缘及虚假边缘等对于准确定位对象边缘所造成的干扰也更加突出。在传统的影像分割中进一步引入阴影补偿策略,在之前所提出的WJSEG算法基础上,通过将阴影视为出界点并利用卡方变换进行阴影识别,提出了一种结合阴影补偿的城市场景高分辨率遥感影像分割算法SWJSEG。实验表明,该方法能够有效应对阴影造成的干扰,有助于更加准确地定位对象边缘,使影像分割的精度及可靠性显著提高。     

基于指数同态滤波耦合细节锐化规则的 红外图像增强算法

为了解决当前红外图像增强方法存在的光晕及细节模糊等不足,提出了指数同态滤波耦合细节锐化规则的红外图像增强算法.基于同态滤波方法,通过频域中的像素点与中心像素点的距离,构造指数型同态函数,以同时完成图像的去噪和增强对比度处理.联合相位一致性方法和自适应高提升滤波方法,构造了细节锐化机制.在图像的细节锐化中,利用相位一致性方法,通过傅里叶变换,准确提取出图像的细节特征.并引入高提升滤波方法,利用图像的均值,构造自适应的锐化因子,以形成自适应高提升滤波方法,对提取的图像细节特征进行锐化,完成图像细节内容的增强.实验结果表明,较当前的红外图像增强算法而言,所提算法具有更好的增强效果,其增强图像呈现出更为理想的对比度和更为清晰的图像边缘.     

高分辨率瓷砖图像实时拼接算法

为了解决不同纹理瓷砖图像的快速拼接问题，研究了图像拼接算法。首先，分析了图像拼接中速度和精度的关系，通过构建高斯金字塔尺度空间以减少程序的运算时间。然后，采用相位相关法配准瓷砖图像。在这个过程中，结合亚像素细化补偿分辨率下降引起的配准误差，并提出一种基于拉普拉斯算子的高频特征凸显策略以增强相位相关法鲁棒性。在多种颜色和纹理的瓷砖图像拼接实验表明，所提出的算法相比于基于SIFT和ORB算法，拼接成功率提升了60%和65%;相比于SURF、H-SURF和FFT算法，SSIM提升了9.04%、7.58%和4.02%。在运行速度上，所提出的方法相比于SIFT、SURF和H-SURF算法提升了4倍、3倍和2倍，仅为传统基于傅里叶变换的相位相关法的52%。该算法实现了快速和高质量的图像拼接，满足了工业应用中对高分辨率瓷砖的成像要求。