一种基于运动边缘检测的参数估计方法

提出了一种基于多尺度运动边缘检测的图像序列参数估计方法。通过多尺度运动边缘检测,将图像的能量集中到边缘上,得到噪声污染小、边缘连续清晰的运动目标;并利用小波变换特征匹配方法,得到运动矢量。该方法既利用了空域帧内灰度信息又利用了时域帧间信息,能精确地估计目标的运动参数。     

视频全局运动参数估计的研究与进展

图像序列的运动参数估计是近代计算机视觉界最重要的研究课题之一本文介绍全局运动参数估计的研究进展和应用,并对不同方法的特点进行简要的评述.     

小波域中几种块匹配运动估计的比较研究

运动估计是视频编码中的主要技术之一，在小波域中，根据子图像之间的相关性，可以由对最低频子图像或较低频的向个子图像作运动估计获得的位移矢量去预测其余子图像的位移大量，由此将产生多咎运动估计方案，对这些方案进行比较研究。结果表明只对最低频子图像作运动估计的方案具有最好的性能与复杂度比。     

视频序列图像中运动对象分割综述*

视频分割技术作为多媒体技术应用的一个主要方面, 在视频编码、检索、多媒体交互中存在着广阔的前景, 而且在计算机视觉中也有着极为重要的应用; 但是由于视频图像内容复杂, 还没有一个通用的分割方法, 视频分割算法还面临着挑战。主要介绍视频分割中采用的一些算法, 并对各种算法和性能进行了比较和讨论。     

视频监控系统中运动检测算法的研究

运动检测是现代视频监控系统的核心.在分析和探讨了几种运动检测算法后,提出了一种新的应用于视频监控系统的运动检测算法,该算法结合统计法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行块匹配最优搜索,估算出运动矢量.该算法的应用有效地压缩了存储的视频数据,改善了系统性能,有很好的实用价值.     

视频图像序列中的运动目标检测技术

对视频监控中的运动目标检测的基本原理和方法进行了阐述,介绍了几种运动目标检测方法,最后指出了评价各种方法的性能所面临的问题.     

视频运动对象分割技术的研究

随着视频标准MPEG-4和MPEG-7的出现，视频运动对象的分割显得极其重要．详细分析了几种典型的视频运动对象分割技术，并对视频运动对象分割技术的发展趋势进行了展望。     

快速有效的视频图像序列拼接方法

针对现有的视频图像序列拼接方法处理速度慢的问题,提出一种基于SURF特征的快速有效的拼接算法。该算法用鲁棒性强且计算性能优越的SURF算子取代传统的SIFT算子进行特征点提取;在特征点匹配方面,提出了一种基于哈希映射和双向最近邻距离比的匹配算法,可以快速有效地获得特征点间的对应关系。为了消除由于运动物体干扰带来的误匹配,采用随机采样一致性（RANSAC）方法来消除外点确保匹配的有效性,再通过最小二乘法估计视频帧之间的全局运动参数,最终拼接形成全景图。实验结果表明,该拼接算法快速有效,鲁棒性强,具有较高的使用价值。     

一种快速的视频序列运动分割方法

提出一种视频序列运动分割的实时方法,该方法通过两次背景更新提取运动前景,其中长程背景更新检测噪声运动区域,并将长时间停留在场景中的物体纳入背景范围,短程背景更新利用单高斯分布模型实现对光线缓慢变化的适应。采用基于颜色空间的方法实现对阴影的消除,通过投影分割提取出不同的运动目标。试验证明该方法能够快速、精确地实现视频序列中多个运动目标的分割,消除背景噪声运动、目标阴影以及场景变化的影响。     

基于小波变换的运动补偿时间滤波研究

运动估计是视频压缩中的关键技术,决定了视频压缩的效果。对运动估计技术进行了研究、分析,对其中相关的算法进行了学习和研究。然后结合优先十字菱形算法将进行运动估计后的各个像素点延时间轴组成对应的序列组,进行整型提升小波变换,实现视频序列在时间轴上的压缩。最后,进行系统仿真实验,提高了压缩视频的速度和效率,实现了预期的研究目标。     

基于运动估计的视频隐写检测算法

提出一种基于运动估计的的视频隐写检测算法。通过块均方误差的变化研究信息嵌入对运动估计的影响,发现运动矢量对隐写具有敏感性,且分块越小,对隐写越敏感。反映视频时变特性的运动矢量场被作为隐写检测中视频数据的表征,特征提取过程中,先取定分块大小,使用最小均方误差块匹配运动估计算法,得到运动矢量场。再提取运动矢量场3个方向相邻元素的共生矩阵,使用共生矩阵的主对角线及其相邻元素作为特征。使用支持向量机分类器实施检测,实验结果表明文中算法与Budhia的算法相比,具有更好的检测性能。     

一种适用于可视电话的快速运动估计算法

本文提出了一种适用于可视电话视频特性的快速运动估计算法。针对可视电话低码率的要求和头肩序列小运动的特性设计了一种计算量更小的块匹配方案。经过实验证明,这种算法可获得接近于全搜索算法的图像质量和信噪比。     

一种自适应运动估值视频代码转换的新方法

针对窄带网络的视频信号传输问题,分析了传统视频代码转换帧速率转换时,由于运动矢量非最佳化所造成的图象质量下降的原因,并提出了一种基于量化误差的自自动化运动矢量模型,从而减小了搜索域,使最佳化输出运行矢量能进行快速运动估值;同时根据灰度系统理论,提出了一种有效的灰度预测搜索方法,另外,又根据DCT系数理论模型。采用自适应快速视频编码方法,进一步提高了编码速度,实验结果表明：该方法不仅改善了视频图象质量,而且计算复杂度也大大减小。     

序列图象编码系统中基于小波变换的运动估计与运动补偿方法

提出了一种基于小波变换的块大小可变的多分辨率运动估计方法（ＶＢＭＲＭＥ），以减少图象间的时间冗余。首先估计最高层子图象的运动矢量，低层子图象的运动矢量由高层子图象的运动矢量经细化导出，子图象内每一块的大小随小波分解层数而变化，这能大幅度地减少搜索和匹配时间。     

基于滤波的运动向量的快速估计算法

基于块匹配的运动向量的估计算法被多种国际视频编码标准所采用,其计算复杂度一直是一个研究的热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,从运动向量的均匀性出发,提出了一种由宏块分类、运动向量滤波和高效搜索中止准则等策略构成的运动向量场自适应搜索算法,从而实现了块运动向量快速而有效地估计。实验表明,本算法搜索速度接近N3SS和N4SS,而搜索效果方面优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法PMVFAST和MVFAST。     

基于DCT的运动估计算法

介绍了一种新的运动估计算法———基于DCT的运动估计算法(DXT ME)。该算法由一维信号的DCT虚相位方法衍生而来,利用了正弦正交原理直接在变换域中估计运动物体的位移。DXT ME算法具有较强的抗噪声能力,其计算复杂度比传统的全局搜索块匹配算法(BKE ME)要低;还由于其运动估计完全基于DCT域,使得基于DCT变换的运动补偿图像编码器成为可能,大大降低了系统复杂度,提高了系统性能。     

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间、空间分辨率上的可伸缩编码     

自适应调整搜索范围的运动估计算法

为了降低视H.264中的运动估计的运算量,针对H.264编码的特点,提出了根据预测运动矢量和宏块特征自适应调整搜索范围的方法.实验表明,在基本保证编码性能的条件下,可以使快速运动估计的速度比H.264采用的UMHexagonS算法平均提高50%以上.     

基于视觉的增强现实运动跟踪算法

增强现实系统不仅具有虚拟现实的特点同时具有虚实结合的新特性，为实现虚拟物体与真实物体间的完善结合，必须实时地动态跟踪摄像与真实物体间的相对位置和方向，建立观测模,墼是而通过动态三维显示技术迅速地将虚拟物体添加到真实物体之上，然而目前大多数增强现实系统的注册对象均匀静物体，运动物体的注册跟踪尚很少有人涉足。该算法通过标志点的光流场估计真实环境中运动物体的运动参数，根据透视投影原理和刚体的运动特性确定摄像机与运动物体间的相对位置和方向，实现增强现实系统的运动目标跟踪注册。该算法构架简单、实时性强，易于实现，扩展了增强现实系统的应用范围。     

极低码率视频编码中块自适应分割运动估值

在极低码率视频编码运动估值过程中，针对视频对象的边缘形状特征，将宏块按不同形状的模板自适应地进行分割，同时引入近期、远期２个参考帧进行块匹配。为提高搜索速度，首先判断出不需编码的宏块，并引用了一种快速搜索算法。实验结果表明，与Ｈ．２６３先进预测模式相比，采用所建议的运动补偿方法，图象的信嗓比得到明显的提高。