基于FCM聚类和模板匹配的视频马赛克检测方法

马赛克是数字电视节目中常见的一种视频缺陷现象,会造成视频质量的下降,因此在视频序列中有效地定位并修复马赛克块变得越来越重要。本文提出一种基于FCM模糊聚类和模板匹配的方法检测视频中的马赛克块,首先,使用canny边缘检测方法检测图像的边缘。其次,使用FCM聚类方法对像素进行分类。最后,利用模板匹配的方法检测马赛克块。基于OpenCV库函数进行算法实现,实验结果验证了所提算法的有效性。     

基于生成对抗网络的CFA图像去马赛克算法

在单传感器数码相机图像采集系统的彩色滤波阵列中,每个像素仅捕获单一颜色分量,并且在彩色图像重构过程中图像边缘等高频区域的伪影现象尤为明显。提出一种基于生成对抗网络的图像去马赛克算法,通过设计生成对抗网络的生成器、鉴别器和网络损失函数增强学习图像高频信息的能力,其中使用的生成器为具有残差稠密块和远程跳跃连接的深层残差稠密网络,鉴别器由一系列堆叠的卷积单元构成,并且结合对抗性损失、像素损失以及特征感知损失改进网络损失函数,提升网络整体性能。数值实验结果表明,与传统去马赛克算法相比,该算法能更有效减少图像边缘的伪影现象并恢复图像高频信息,生成逼真的重建图像。     

基于OpenCV的数字视频缺陷检测快速算法

随着视频应用范围的扩展,在视频中定位出视频缺陷变得越来越重要。对于简单的视频缺陷,比如黑场,红、绿、蓝场以及静帧的缺陷,提出了相应的检测算法,用到的特征包括绝对差等这类简单的特征。对于复杂的视频缺陷,如马赛克缺陷,在分析现有算法的基础上,提出了一个快速有效的检测算法,采用了两种策略以提高检测速度：新的模板匹配及对边缘图像的预处理。所有以上检测算法都基于OpenCV库开发实现,使得整个算法的实现更快捷。进行了仿真实验,结果验证了所提算法的有效性。     

Bayer阵列图像去马赛克算法综述

Bayer阵列图像去马赛克技术是对稀疏采样的Bayer阵列图像进行RGB信息重建,图像重建质量是成像设备评价的重要因素之一,同时也对其他计算机视觉任务(如图像分割、人脸识别)产生影响。随着深度学习方法的快速发展,图像去马赛克领域提出了多种高性能算法。为了便于研究者更全面了解图像去马赛克算法的原理和研究进展,本文对该领域的经典算法和深度学习算法进行综述。首先对Bayer采样阵列原理和图像去马赛克技术进行概述。然后将现有方法分为传统方法和基于深度学习方法两类进行总结,同时根据去马赛克任务是否具有独立性,将深度学习方法分为独立去马赛克任务和联合去马赛克任务两类,分析不同方法的原理和优缺点,重点阐述基于深度学习的去马赛克方法的网络结构和重建机理,介绍去马赛克领域常用的公共数据集和性能评价指标,并对图像去马赛克相关实验进行分析对比。最后,围绕网络深度、运算效率和实用性等方面分析了现阶段图像去马赛克技术面临的挑战及未来发展方向。目前,基于深度学习的图像去马赛克方法已成为主流发展方向,但仍然存在计算成本较高、实际应用性不强等问题。因此,如何开发出重建精度高、处理时间短以及实用性强的图像去马赛克方法,...     

特征保持的马赛克图像生成方法

马赛克图像是一种非真实感的渲染效果,主要通过组合不同形状、颜色的嵌片合成目标图像.基于测地距离度量下的Voronoi图结构,提出一种保特征的自适应马赛克图像生成方法.首先利用特征算子自动提取出源图像中的特征线,并根据这些特征线定义测地度量,从而保证在测地度量下生成的Voronoi图的边和图像特征边重合;然后通过距离变换计算每个像素到图像特征线的最近距离,并利用该距离场定义马赛克图像的密度函数;最后结合重心Voronoi图理论,采用Lloyd迭代算法优化嵌片的形状,得到最终的马赛克图像.实验结果表明,该方法得到的马赛克效果图有效地保持了源图像特征,疏密程度自适应、连续过渡,嵌片形状规则、排列整齐.     

基于马赛克技术的秘密图像共享改进算法

针对秘密图像共享产生无意义影子图像的问题,为了减少影子图像的噪点,把秘密图像分割成小块,并重新分组。然后通过比较图像块相似度把秘密图像共享到载体图像中,得到含有秘密图像的马赛克图像。最后采用可逆的信息隐藏技术,把位置信息隐藏到马赛克图像中,得到有意义的影子图像。实验表明,该算法可以提高影子图像的质量,与zhai等人的算法相比马赛克图像的PSNR平均提高7dB。结论证明：该算法增强和保障了秘密图像的安全性和完整性。     

低照度视频监控图像降噪算法设计与实现

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素宏块采用改进的维纳滤波算法进行降噪,对静止像素宏块采用数学形态学和中值滤波相结合的算法进行降噪。实验数据显示,该算法总体时间复杂度接近O(n),使用该算法降噪后的图像的PSNR值和DV,BV值均高于经典降噪算法,证明了该算法在降低时间复杂度的同时,能有效降低图像噪声,并较好地保持图像的解析度。     

基于差分图像和PCA主元分析的人脸检测

提出了一种基于差分图像和PCA(principle component analysis)主元分析的人脸检测算法,先对Anil K.Jain的Cb、Cr椭圆聚类方法给予改进,用改进的算法进行肤色提取,通过对肤色区域的分析,得到人脸候选区域,然后在这些可能的区域中运用特征脸进行细致的匹配,找出人脸的准确位置,然后利用马赛克模板排除虚假人脸.考虑到图像像素间的相关性,人脸特征提取同时对原始图像和其水平方向及垂直方向的差分图像进行PCA分析,从而提高了人脸检测的稳定性.     

结合代数多重网格的钻石编码隐写算法

针对隐写算法安全性的问题,提出一种结合代数多重网格（AMG）的钻石编码（DE）隐写算法。首先,通过AMG方法将图像的像素点分成粗细网格两个部分。然后,结合DE把机密信息分别嵌入到粗细网格两个像素序列中。其中,粗网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较小,而细网格部分像素的改变对整幅图像的质量影响较大。又因为DE的k值跟信息隐藏容量密切相关,随着k值的增加像素改变量变大,所以用DE嵌入的过程中,粗网格部分选择的k值不小于细网格。最后,选择DE的k值等于1与2,提出了三种隐写方案。与最低有效位（LSB）置换、随机LSB匹配、DE算法和自适应边缘检测算法进行比较,实验结果表明,三种隐写方案的一阶Markov安全指标皆优于其他对比隐写算法。     

基于空间关联特征分布的目标跟踪

通过利用特征全局分布信息,提出一种以网格为数据单元的Mean Shift的目标跟踪算法(grid mean shift,GRIMSHIFT).针对传统Mean Shift目标跟踪算法的不足,GRIMSHIFT算法在m*n个像素的网格小区域内提取如颜色、角点量等局部区域特征值.在此基础上结合整幅图像进行约束Delaunay三角剖分得到图像像素间全局空间关联信息.在网格级上把局部特征信息和全局分布信息加权混合,使特征分布数据集具有了更高的目标辨识度;在视频序列中对动态网格特征分布连续运用Mean Shift便实现了对目标的跟踪.实验结果表明GRIMSHIFT拥有良好的实时性和准确性.     

动态Sprite的生成方法研究

Sprite图像是视频对象VO(VideoObject)在一端图像序列中所有可见部分的组合,是MPEG-4提出的重要概念之一。根据MPEG-4校验模型,利用全局运动估计技术和图像镶嵌技术,给出了一种动态Sprite的生成方法,针对视频序列的实际处理结果表明该算法是成功的。     

基于背景重建和MDBP的视频对象分割算法

提出了背景置信度图像和背景标示图像的概念,给出了一种基于背景重建和象素最小距离(M DBP)的自动视频对象分割方法。首先运用基于背景置信度图像和背景标示图像的背景重建技术从视频序列的多帧图像中重建出可靠的背景图像,然后运用差背景法分割视频对象(VO),同时再利用象素最小距离(M D BP)和总体象素最小距离(W M DBP)准则对分割出的视频对象图像进行处理,克服由于背景的微小变化而引起的前景对象的错误检测。试验结果表明该文给出方法能够较好地重建背景,对于背景静止的视频能够得到更好的分割结果。     

基于二维透射变换的视频全景图拼接算法

视频序列全景图拼接技术是视频图像分析的关键技术之一。针对帧间运动模型为二维投影变换的常见视频序列,提出了一种全景图拼接算法.该算法首先采用改进的基于RANSAC的特征点匹配算法对相邻帧的运动参数进行估计,接着采用直接法对各帧与全景图间的运动参数进行精确调整,最后运用自适应中值滤波绘制出全景图。实验结果表明,该方法能够生成较高质量的全景图,基本能实现无缝连接。     

一种快速的柱面全景图像拼接算法

基于等距离匹配思想，提出一种快速的柱面全景图像拼接算法。对于相邻两幅待匹配图像，设定相同大小的比较区域，从两幅图像中心垂线开始向重叠方向同步长移动并进行比较。在比较区域中采取随机取点的方式，计算对应点的颜色差值并累加，若达到某一设定阈值，则停止计算，移动比较过程中，计算次数最多的比较区域中心位置即为最佳匹配位置。该算法可以尽早排除非匹配位置，减少计算量，提高全景图像生成速度。利用该算法思想对随机顺序输入的场景图像序列进行排序，可以获得按照实际场景内容排列的图像序列，然后进行全景图像匹配拼接，实验结果表明该算法快速有效。     

基于图像库的图像和视频安全传输方案

基于量化编码、分形编码、图像马赛克编码的发展和成熟，提出一种基于图像库编码的图像和视频安全传输方案，通过隐藏图像库、置乱图像库和加密编码码流实现不同的安全保密等级．同时，图像库由收发方事先保存，传输的数据量较少，容易实现高效快速传输．理论分析和实验结果表明，此方案具有较高的安全性．因此适用于安全性和实时性要求高的图像或视频传输中．     

一种用于动态场景的全景表示方法

针对全景图无法表示动态场景这一问题，提出一种用于动态场景的全景图表示方法，将视频纹理和全景图结合起来，构造动态全景图。系统首先将一系列定点拍摄的图像拼接成全景图，然后用摄像机拍摄场景中周期或随机运动的物体，提取视频纹理，最后视频纹理与全景图对准并融合，生成动态全景图。动态全景图既保持静态全景图全视角漫游的优点，又使得场景具有动态的特征，极大地增强漫游的真实感。     

一种动态Sprite生成技术的研究与实现

Sprite图像是视频对象VO(VideoObject)在一段图像序列中所有可见部分的组合,是MPEG-4提出的重要概念之一。文章根据MPEG-4校验模型,利用全局运动估计技术和图像镶嵌技术,给出了一种动态Sprite的生成方法。针对视频序列的实际处理结果表明该算法是成功的。     

一种基于视频流的快速人脸检测算法

人脸检测广泛用于计算机视觉和模式识别领域。结合肤色检测和镶嵌图方法,提出一种对视频流中人脸进行快速检测的算法。该方法首先根据肤色信息和人脸的几何规则初步得到可能的人脸区,然后在候选区中利用改进的镶嵌图方法准确定位人脸。实验表明,该方法能快速而且准确地在视频流中进行人脸检测。     

基于视频拼接技术的无人实况转播系统

介绍了基于视频拼接技术的无人实况转播系统的实现。首先对图像进行预处理,然后使用SURF算法对视频图像进行图像配准拼接,并对拼接图像进行融合。提出了一种基于运动前景提取的全景视频中热点区域确定方法,该方法可平滑追踪热点区域进行提取实现实时转播。本系统的实现节省了视频直播过程中的人力财力。