A novel approach to motion segmentation based on gamma distribution

We provide a new motion segmentation method in image sequences based on gamma distribution. Motion segmentation is very important because it can be employed for video surveillance, object tracking, and action recognition. The Gaussian mixture model (GMM) has been widely used as a distribution model for motion segmentation. However, we found that the gamma distribution model is more suitable than the GMM for the optical flow based motion segmentation. Experimental results show that the proposed method is very effective in producing accurate motion segmentation results in image sequences.     

一种高精度的图像匹配算法

为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题,提出了一种高精度图像匹配算法——利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较,该算法实现了图像序列高精度匹配,而且硬件实现简单,计算复杂度较低。     

一种减少块匹配运动估值象素点的方法

在分析了块匹配运动估值模型的基础上，指同处于块中央的象素眯在块匹配时作用 小，最了一种减少块匹配运算象素的方法。不仅如此，提出的方法可与任一基于减少匹配次数的快速算法相结合，从而得到各种事型的块匹配快速算法。最后试验结果，提出了的方法是有效的。     

红外图像的光流计算

图像光流的计算不需要在图像序列中建立特征之间的对应关系,因此光流法在计算机视觉的众多领域,包括运动物体的参数估计和目标跟踪方面都有广泛的应用,由于红外图像的噪声相对较大,光流法很少用于红外图像中目标的运动参数估计和跟踪,这里,使用几种常用的光流计算方法对部分实际红外图像进行了光流场计算。结果表明,当选择合适的方法或计算方法进行一定的改进时,这些红外图像可以得到比较接近实际情况的目标光流场,进而应用于红外图像中的目标分割,运动状态分析与目标跟踪等领域。     

基于光流计算的运动目标跟踪方法研究

本文在研究光流原理的基础上,采用光流计算和分析对运动目标进行了较为准确的跟踪。首先对图像进行预处理,包括图像的灰度化,阈值分割和边缘提取;其次通过改进的Lucas-Kanade光流法实现运动目标的检测;最后,求取目标特征点的重心和各点到重心的距离,通过设定合适的阈值,画出目标的跟踪矩形框,从而完成目标的跟踪。     

会议电视编码中的块自适应递归算法

本文提出了一种计算会议电视位移矢量D的新算法。这种新算法称为块自适应递归算法。模拟结果表明,这种新算法比现有的同类算法有更好的性能。     

一种搜索形状可变的快速运动估计算法

本文提出了一种以菱形和六边形联合搜索为基础的搜索形状可变(ＶＳＳ)的运动估计快速算法,何用于Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４中的视频编码。试验结果表明,在获得与现有ＴＳＳ、ＮＴＳＳ、４ＳＳ和ＤＳ等快速算法相当的图像质量和信噪比的情况下,该算法有效减少了搜索次数,提高了搜索效率,尤其对于中大运动量的视频图像运动估计效果更为明显。     

基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖

编码数字视频序列经过受噪声影响的信道传输时,通常会出现图像信息丢失。该文提出一种基于自适应鲁棒性光流的差错掩盖方法,作为解码端的工具解决这样的问题。该文利用光流技术能有效获取物体运动估计的特性,对丢失块进行逐像素点的恢复,既避免了图像模糊,又消除了块效应。在光流的估计中,自适应地调整了目标泛函中的数据保持项与空间连贯项之间的关系,并引入Lorentz函数来构造目标泛函,提高了光流的鲁棒性。仿真结果表明,该文提出的方法无论在主观视觉评价,还是在客观的数值标准下,都能比现有的误差掩盖方法恢复出质量更好的图像。     

一种基于时空相关性的运动估计算法

研究了一种基于时空相关性的运动估计方法。提出在块匹配法中,对于运动相关性好的块根据相邻块或前一帧图像的运动预测出它的初始运动矢量,然后在小范围内搜索,做运动矢量的优化。对传统的块匹配运动估计,给出了提高运动矢量一致性的修正准则。实验结果表明,本文算法所得的运动矢量一致性远高于传统块匹配法,同时能保持和全局搜索法相媲美的预测质量,而运算时间则有较大幅度缩短。     

Contour-Based Multi-Source Information Fusion for Motion Segmentation

A motion segmentation framework that effectively exploited the multiple sources of image information and fused these sources of the information synergisti-cally was proposed to serve the purpose of motion segmen- tation. A Markov process was formulated for motion seg- mentation in which two feature spaces were established to estimate the state transition Probability density function （PDF） and the initial state, respectively. An information fusion space was developed such that each motion struc-ture was described as a single distribution in this space. The proposed framework can naturally embed the evolution equations of the active contour methods into the seg-mentation to achieve contour-based segmentation results. Extensive empirical evaluations demonstrate the robust-ness and the promise of this framework.     

高速运动可视多目标精确检测研究

讨论了图像目标高速运动情况下邻帧差分运动检测法的严重缺陷。利用图像能量、高阶统计量理论,建立背景约束准则,运用块处理技术对序列场景进行快速背景重建,依靠重建背景进行运动区域检测。基于DSP C54X的平台测试表明:该文算法背景重建速度快,1秒左右即可完成无失真重建;动目标检测精度高、与目标速度无关。具有重要的理论及应用价值。     

基于优选特征轨迹的全分辨率视频稳定

该文提出一种基于优选特征轨迹的视频稳定算法。首先,采用改进的Harris角点检测算子提取特征点,通过K-Means聚类算法剔除前景特征点。然后,利用帧间特征点的空间运动一致性减少错误匹配和时间运动相似性实现长时间跟踪,从而获取有效特征轨迹。最后,建立同时包含特征轨迹平滑度与视频质量退化程度的目标函数计算视频序列的几何变换集以平滑特征轨迹获取稳定视频。针对图像扭曲产生的空白区,由当前帧定义区与参考帧的光流作引导来腐蚀,并通过图像拼接填充仍属于空白区的像素。经仿真验证,该文方法稳定的视频,空白区面积仅为Matsushita方法的33%左右,对动态复杂场景和多个大运动前景均具有较高的有效性并可生成内容完整的视频,既提高了视频的视觉效果,又减轻了费时的边界修复任务。     

一种高效地实现运动估计算法的VLSI结构

本文提出了一种全新的低延滞、高吞吐率、可编程的ＶＬＳＩ树型结构，它能十分有效地实现ＦＳＡ和ＴＳＳＡ运动估计算法。该结构比其它树型结构少１／３的处理单元（ＰＥ），而且ＰＥ单元的延时减少一半。独特的ＭＥ窗缓冲结构使Ｉ／Ｏ带宽和Ｉ／Ｏ管脚大大减小，交叉流水线技术使硬件利用率可达到１００％。这些特点使得该结构适合ＶＬＳＩ实现。