图象光流场计算技术研究进展

时变图象光流场计算技术是计算机视觉中的重要研究内容,也是当今研究的热点问题。为了使人们对该技术有一个较全面的了解,因而对时变图象光流场计算技术的研究和进展做了较系统的论述,首先分别列举了灰度时变图象和彩色时变图象的光流场计算方法,并对这些方法进行了分类,然后总结了出目前图象光流场计算中存在的几个问题,最后对光流场计算技术的研究发展及其应用前景指出了一些可能的方向。     

结构光视觉中的自适应图象分割算法

1.引言 结构光视觉具有结构简单、速度快、精度高、抗干扰能力强等优点,在现实的自动化领域中具有明显的应用价值。结构光视觉是利用被观测目标表面上的结构光投影与其在摄象机成象面上的映象的一一映射关系而进行空间测位的。由此可见,如何将成象光纹从     

基于快速相关矢量量化的图象编码算法

图象编码已经成为当今计算机世界的重要问题,而矢量量化（ＶＱ）又是近年来有损图象压缩的一种重要技术,它的优点是比特率低以及解码简单,但是其穷尽搜索编码计算量较大,为了降低编码时间,已经有多种快速算法出现在一些文献中,然而这些算法往往不能进一步降低比特率,为了解决这一问题,因此提出了一种新颖快速相关矢量量化（ＣＶＱ）图象编码算法,该算法对图象块的编码采用对角顺序,即在编码过程中根据当前图象块（ＣＶＱ）     

运动序列图象采集系统

设计了计算机获取运动序列图象的通用结构,以实例详细说明了在短时间里基于现有的图象采集卡怎样构成计算机运动序列图象采集系统。     

序列图象中运动点目标实时跟踪算法

本文提出一种用于图象序列中跟踪运动点目标实时跟踪算法，文中的分析了图象序列中点目标运动特征及跟踪搜索窗口启发函数之后，讨论了基于点目标运动特征的具有自敌视砂搜索窗口的点目标这时跟踪算法，对该长法的实验结果表明，此算法可稳定跟踪运动点目标，并满足实时性的要求。     

序列图形中运动点目标实时跟踪算法

本文提出一种用于图象序列中跟踪运动点目标实时跟踪算法。文中在分析了图象序列中点目标运动特征及跟踪搜索窗口启发函数之后，讨论了基于点目标运动特征的具有自适应搜索窗口的点目标实时跟踪算法。对该算法的实验结果表明，此算法可稳定跟踪运动点目标，并满足实时性的要求。     

三维飞机运动目标图象序列的生成方法

利用图象序列来检测、识别和选择运动飞机目标,对于诸如航空管制和防空系统有着十分重要的意义,通过运动目标的序列图象来研究运动运动特征,首先要利用序列图象估计目标运动参数和确定目标结构,并建立观测模型,进而才可通过动态三维显示技术迅速地将飞机的飞行动态特征在计算机屏幕上显示出来,由此可见,要进行运动目标研究,就必须获得运动目标的序列图象,而基于特征点重建的三维观测误差正态概率模型的三维飞机运动目标图象     

数学形态学在运动序列图象压缩中的应用

基于运动补偿的编码算法在运动图象压缩中得到非常广泛的研究和应用。该文提出一种基于数学形态学形态变换的运动补偿编码方法,通过形态变换确定对宏块中的不规则小块是否进行分割,以运动矢量比特数的增加换取帧间位移误差场（DFD）能量的大大降低,从而达到了提高压缩比（或相同压缩比下提高图象质量）的目的。     

基于直线光流场的三维运动和结构重建

利用直线间运动对应关系,将像素点光流的概念和定义方法应用于直线,提出了直线光流的概念,建立了求解空间物体运动参数的线性方程组,利用三幅图像21条直线的光流场,可以求得物体运动的12个参数以及空间直线坐标．但是在实际应用当中,要找出这21条直线的光流场是很困难的,因此该文提出了运用解非线性方程组的方法,只需要6条直线的光流．就可以分步求出物体的12个运动参数,并根据求得的12个运动参数和一致的图像坐标系中的直线坐标,求得空间直线的坐标,从而实现了三维场景的重建．     

图象特征点集配准的加权相关迭代算法

图象配准是计算机视觉中目标识别的一种基本方法 .其目的是在待识别图象中寻找与模型图象的最佳匹配 .该文以传统的 U meyam a点集相关度量为基础 ,结合 Procrustes正规化方法 ,通过引入加权矩阵 ,以得到新的相关度量函数 ,进而提出了一种图象特征点集匹配的新方法 ,解决了传统方法要求点集维数相同的缺点 .经过迭代运算 ,对存在几何失真 ,且维数不同的两点集可得到精确配准 .文中给出的点集配准结果说明 ,当两点集维数相同时 ,该方法不仅与传统的点集相关法一样 ,均可达到精确配准 ,而且该方法对维数不同的点集也可实现精确配准     

运动图像序列中的斑点检测算法

传统运动图像斑点检测算法通过降低阈值来提高正确检测率,但较高的错误检测率直接影响其后的斑点修复结果。为最大化正确检测率与错误检测率之间的比值,在SROD检测算法的基础上提出改进的斑点检测算法。引入自适应多阈值的概念,对同一帧图像中的不同斑点进行自动收敛,找到合适的阈值,采用纹理匹配方法减小斑点区域中由于运动矢量估计导致的偏差。对实际破损以及人工添加斑点的图像序列进行性能评估,结果表明,改进算法能在得到较高正确检测率的同时降低错误检测率。     

基于模型的运动表示用于图像序列的处理

该文讨论了图像序列中运动物体的姿态描述问题。以姿态向量作为刻画运动序列的统一参数,建立了由姿态向量计算外部特征点运动轨迹的关系式,讨论了逆向映射的计算方法。     

图像序列运动估计技术综述

图像序列运动估计是通过对图像序列的分析,得到图像全局运动量或局部物体运动量的一种重要技术方法,它已经广泛应用于国民经济的很多领域中.在对图像序列运动估计定义的基础上,首先将图像序列运动估计算法分为图像块法、像素法、特征法和相位法等四类,对各类方法中主要算法的基本原理进行了详尽的阐述,并比较了各算法的优缺点;然后探讨了图像序列运动估计算法在视频编码、电子稳像和图像配准等领域内的应用;最后展望了图像序列运动估计技术的前景和发展趋势.     

针对图像序列的谱深度学习算法

为了更好地理解图像序列的隐藏深度信息,需要分析数据的隐藏结构。目前,多采用谱流形学习算法学习高维采样数据的低维嵌入坐标,从而获取数据的隐藏结构。谱流形学习算法一般是基于所研究的高维数据分布在单个流形上的前提假设,并不支持图像序列中存在的多流形结构。结合图像序列的结构特点,提出了一种针对图像序列的谱深度学习算法(spectral deep learning,SDL)。通过建立混合多流形模型,保持流形局部变化的平滑和连续,利用流形对齐建立层次流形的映射关系,得到图像序列的深度低维嵌入坐标。最后通过实验证明了算法在混合多流形数据集和图像序列数据集上的有效性。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊，给图像的识别带来不便。为了恢复这些模糊图像，文中提出了一种运动模糊图像的复原法。它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向，其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复。将此方法应用于一个具体的实例当中，发现效果明显，由此可看出此方法是十分有效的。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊,给图像的识别带来不便.为了恢复这些模糊图像,文中提出了一种运动模糊图像的复原法.它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向,其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复.将此方法应用于一个具体的实例当中,发现效果明显,由此可看出此方法是十分有效的.     

超声图像序列运动估计相似度函数研究

研究超声图像序列运动估计的相似度函数性能问题,超声图像易受斑点噪声恶化,造成图像质量差。传统的相似度函数的选择影响运动估计精度和应用效果。为评估不同相似度函数性能,通过对像素强度和超声散斑特性的两类相似度函数在仿真的超声图像序列上用图像块匹配方法进行分析,并采用运动矢量场角度误差和终块误差法量化评估其在超声图像序列上进行运动估计的优劣。仿真结果表明,基于超声散斑特性的相似度函数能更准确地对具有超声图像特性的仿真图像序列进行运动估计,结果对不同超声研究领域中运动估计及相似度函数的选择具有重要的参考价值。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

序列图像的目标识别算法改进

提出一种改进的动态模板匹配算法,将仿射不变矩作为提取目标时的不变特征,同时采用一种改进的canny算法对目标进行边缘检测,以去除伪边缘,利用长方形模板代替方形模板,提高算法的实时性。实验结果表明,该算法的识别率高于传统动态模板匹配算法,同时可以有效降低计算量。     

物体三维图像运动重建算法仿真

在运动图像准确识别问题的研究中,在物体运动过程和背景较为复杂的情况下,物体的形变程度存在很大的随机性和不确定性,很难运用精确的形状基数量对非确定的形变加以约束.传统的非刚体物体三维图像重建算法中均为假设物体的形状基个数已知,没有运动物体形变复杂时,形状基参数估计错误带来的重建特征点缺失,影响三维图像重建真实性和重建清晰度.为解决上述问题,提出了一种散乱特征点碰撞的物体三维运动重建算法,运用动态图像序列中恢复的特征残缺的三维物体结构,在极小的特征空间内,通过散乱特征点间的碰撞联系,建立较为准确的补偿特征,对形状基估计不准进行补偿,弥补由于形状基估计不准带来的物体重建特征缺失、物体重建效果差、鲁棒性不强,不清晰的弊端.