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当前传统交通事故检测和查阅主要通过人工监测的方法,这种方法效率低且实时性差,本文提出一种基于最新压缩域视频编码标准HEVC(High-efficiency video coding)的车辆异常事件检测方法。首先对HEVC码流中提取出的运动矢量信息进行运动矢量累积迭代和中值滤波的预处理,之后根据提取出的块划分信息和运动矢量信息计算运动对象的运动强度,然后根据运动强度值和八连通区域法提取出运动对象,最后根据空间距离法和运动强度判别法检测出视频序列中发生的车辆异常事件。实验证明,该方法可以准确地检测出视频序列中发生的车辆异常事件;对于有着快速移动的运动目标以及多个运动目标的视频效果更好。 相似文献
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综合利用了MPEG视频流P帧的运动特征、像素差和直方图差特征,提出了一种基于Rough Set的镜头分割方法。该方法首先提取视频流中P帧的宏块信息,然后分析得到其运动活力性、宏块类型和运动空间分布,再结合这些帧的像素差特征和直方图差特征,利用Rough Set对这些特征进行约减后,对镜头切换处进行识别。实验表明,该方法能有效地区分镜头的突变,对渐变也能很好地检测。 相似文献
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镜头边界检测是智能视频检索的一个重要环节。现有的检测方法主要是在像素域进行处理,切变检测精度不高,计算复杂度过大。针对这些问题,文中利用解析HEVC码流得到的编码信息,提出了一种基于HEVC压缩域的镜头边界检测方法。首先统计每帧编码信息中各类预测模式的PU个数,并根据CU深度对运动矢量进行幅值滤波;然后采用PU预测模式、运动矢量和帧比特数对切变候选帧进行两级筛选,再对其进行自适应阈值的镜头切变检测;接着根据切变帧对视频序列进行分段,并在时域上对帧比特数进行平滑滤波;最后使用PU预测模式和经滤波平滑后的帧比特数对分段视频进行镜头渐变检测。实验结果表明,该方法具有良好的镜头边界检测效果,并具有较低的计算复杂度。 相似文献
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提出一种基于运动分类的全局运动估计算法.首先,分区提取图像中的鲁棒Harris特征点,并采用特征窗匹配思路,提高匹配速度;其次,对运动矢量在平移、旋转和缩放模式下的统计特性进行分析,提出运动类型快速判定方法,并验证特征点的有效性;再次,将有效点对代入运动方程,求取全局运动参数;最后,结合Kalman滤波来补偿当前帧实现视频稳像.实验结果表明,该算法能够处理含摄像机扫描和抖动的复杂场景,检测误差小于0.5像素,且达到实时处理. 相似文献
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在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。 相似文献
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介绍了一种对MPEG VIDEO码流中场景切换点进行高速检出的新方法,在计算各帧相对于预测帧的类似度之后进行了类似度的归一化,降低了cut检出算法的复杂度,提高了检出的速度。 相似文献
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视频运动对象的自动分割 总被引:28,自引:4,他引:28
视频运动对象的分割技术在运动视觉检测和新的MPEG-4视频编码标准中十分重要,提出了一种运动对象分割算法,该算法采用序列图像帧间差的高阶统计量(Higher Order Statistics,HOS)假设检验,确定运动对象的位置,自动分离运动区域与背景;根据三帧序列图像中前后帧差图像灰度边缘重合的部分为中间帧运动对象的边缘来有效地解决运动对象前后帧的遮挡问题;采用形态滤波的方法填充分割出的运动对象二值模板中的空洞,消除残余噪声及平滑边缘,分析和实验证明,该算法需要调整的参数少,抗干扰能力强,可以高效率地进行运动对象的自动分割,此外,该算法具有潜在的并行机制,易于实现实时运动图像处理。 相似文献
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论文提出了一种工作于MPEG压缩域的快速运动目标提取算法。算法以通过部分解码得到的运动向量和亮度分量的直流DCT系数作为输入,提取P帧的运动目标。首先采用鲁棒性回归分析估计全局运动,标记出与全局运动不一致的宏块,得到运动块的分布;然后将运动向量场插值作为时间域的特征,将重构的直流图像转换到LUV颜色空间作为空间域的特征,采用快速平均移聚类找到时间和空间特征具有相似性的区域,得到细化的区域边界;最后结合运动块分布和聚类分析的结果,通过基于马尔可夫随机场的统计标号方法进行背景分离,得到运动目标的掩模。实验结果表明该算法可以有效地消除运动向量噪声的影响,并有很高的处理速度,对于CIF格式的视频码流,每秒可以处理约50帧。 相似文献
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针对目前压缩域直接得到的运动矢量过于稀疏且不可靠,导致运动对象分割精度不高等问题,提出一种适合于MPEG视频流的压缩域运动对象提取算法。它先对MPEG码流进行熵解码得到的运动矢量场进行可靠性度量校正、置密和滤波处理,并采用基于块的区域增长算法得到每个对象的大致运动区域;然后解码属于运动区域的块,并把被还原的每个位置的像素值分布视为高斯分布,用统计的方法建立其高斯模型,通过阈值判断可靠地提取出最终具有像素精度运动对象。仿真实验表明,该算法可以有效地去除运动矢量噪声的影响,分割精度显著提高,并且具有较高的处理速度。对于QCIF 格式的视频码流, 每秒可以处理约50帧。 相似文献
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提出一种基于运动区域定位的视频水印算法.算法采用独立分量分析(ICA)算法,从原始视频的相邻两帧中提取包含这两帧相对运动信息的运动分量帧.根据提取的运动分量帧,定位原始视频帧中相对运动最剧烈的区域,此区域对应至原始视频相邻两帧中的前帧,即为嵌入水印的运动区域.在嵌入水印时,采用基于Watson视觉模型的量化索引调制(QIM)算法,以保证算法的鲁棒性.实验结果表明,本算法在保持视频良好视觉质量的同时,对高斯白噪声、MPEG-2压缩、帧删除及帧剪裁具有较好的鲁棒性. 相似文献
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关键帧获取是视频内容分析的前提。目前的视频关键帧提取算法往往需要经过较多的计算才能确定,不适合海量视频数据处理的需求。面对互联网数据流的监控应用,分析了MPEG压缩视频流的特点,提出了一种新的关键帧快速抽取方法。该方法考虑了所抽取关键帧的覆盖面和视频动态性检测的需要,根据视频长度抽取多段关键帧,段首帧反馈定位,段内按稀疏系数抽取。通过视频库和IDC机房网络数据流的检测实验表明,提出的方法是快速有效的,能较好地应用于高速网络的视频监控中。 相似文献
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将帧率变换技术与新型视频压缩编码标准HEVC相结合有利于提升视频的压缩效率。针对直接利用HEVC码流信息中的低帧率视频的运动矢量进行帧率上变换时效果不理想的问题,文中提出了一种基于运动矢量细化的帧率上变换与HEVC结合的视频压缩算法。首先,在编码端对原始视频进行抽帧,降低视频帧率;其次,对低帧率视频进行HEVC编解码;然后,在解码端与从HEVC码流中提取出的运动矢量相结合,利用前向-后向联合运动估计对其进行进一步的细化,使细化后的运动矢量更加接近于对象的真实运动;最后,利用基于运动补偿的帧率上变换技术将视频序列恢复至原始帧率。实验结果表明,与HEVC标准相比,所提算法在同等视频质量下可节省一定的码率。同时,与其他算法相比,在节省码率相同的情况下,所提算法重建视频的PSNR值平均可提升0.5 dB。 相似文献