基于一种高阶正则化模型的光流估计方法

在光流分析技术中,为了能够在特殊情况下提高 光流估计的准确性,提出一种扩展总广义变差(Ext-TGV)的 光流估计方法。方法通过引入新的高阶正则项,将经典的二阶TGV进行非局部扩展,从而有 利于实施分段 仿射,且可将柔性分割信息包含在正则项内,在光流估计中能准确提供局部运动边界以及解 决匹配项中的模糊问题; 提出一个新匹配项,使其能较好地克服光照变化和尺度变化。通过在KITTI 和SINTEL数据上的实 验结果表明,与现有的光流评估方法相比,本文提出的光流估计方法能显著的提高 光流估计的准确性。     

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。     

基于光流估计的整帧恢复算法

探讨了在无线环境中可能出现的整帧丢失情况,并利用光流估计的思想,提出了一种有效的双向估计恢复算法。实验结果证明,提出的改进优化算法能较好地提高恢复图像性能,并具有一定的实用价值。     

改进ORB-LK光流法的无人机速度估计

针对无人机无法在全球定位系统信号弱或拒止环境下实现自主导航的问题,提出一种基于改进的ORB-LK光流法的速度估计算法.首先,通过ORB算法提取目标物体上的特征点,经过LK光流法计算出图像光流速度;然后,采用前向后向匹配算法确定匹配点对,利用渐近一致采样算法剔除误匹配实现精匹配;最后,结合惯性测量元件测得的无人机旋转速度...     

用于光流计算的一种神经网络算法

本文给出了一种利用神经网络计算光流场的新算法。整个计算过程分为三个阶段:神经网络模型参数的估计,轮廓边界垂直速度分量的动态测量以及光流场的计算。通过网络能量函数和运动的约束误差函数的比较对网络参数进行估计。用一个动态算法迭代运行非线性光流场计算方法以使神经网络能量函数达到最小,同时也对垂直速度分量进行动态估计。由模拟试验结果讨论了影响神经网络收敛性能的若干因素。     

一种有效的违章车辆抓拍方法

在道路监控系统中，违章车辆的抓拍是至关重要的一环，抓拍效果的好坏直接影响后续处理的进行。文章提出一种较有效的违章车辆的抓拍方法。实践证明，该方法实时性好。准确度高，具有较高的实用价值。     

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。     

光流法在冠状动脉运动分析中的应用

采用光流法,由单面冠状动脉造影图像序列估计冠状动脉血管的二维运动。通过分析冠状动脉血管造影图像序列,计算出相关的血管运动参数,得到对心脏运动的定量估计。分别介绍了梯度光流法和特征光流法2种算法,并对其优缺点进行了比较。为了验证该运动估计方法的准确性,对临床得到的造影图像进行了实验。实验结果表明,算法具有可行性。     

基于图像梯度场序列的双向GDIM光流计算方法

提出了一种基于图像梯度矢量场的双向广义动态图像模型(GFBD-GDIM)光流计算方法.本文方法:在图像梯度场上进行光流估计以减弱光照变化带来的影响;将一个大的运动矢量分解为两个不同方向的子矢量进行估计,有助于减小估计误差,提高计算精度;采用广义动态图像模型(GDIM)对图像梯度场的变化进行建模,可使模型适用于更加一般的场合.图像序列实验表明,本文方法可以获得更加精确和鲁棒的运动矢量估计.     

一种改进的光流场计算方法

本文在基本约束方程和平滑性约束条件下,提出了一种改进的瞬时位置速度估计方法。这种方法不仅能够克服Ｈｏｒｎ方法在计算临近界的非运动点速度“漂移”问题,而且能加快算法的收敛速度,提高预测的准确性。通过对２Ｄ运动图像光流场计算,恢复和峰值信噪比的实验研究表明,这一新方法是有效的。     

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。     

An Adaptive Channel Estimation Technique in MIMO OFDM Systems

In this paper, an adaptive channel estimation for MIMO OFDM is proposed. A set of pilot tones first are placed in each OFDM block, then the channel frequency response of these pilot tones are adaptively estimated by reeursive least squares （RLS） directly in frequency domain not in time domain. Then after the estimation of the channel frequency response of pilot tones, to obtain the channel frequency response of data tones, a new interpolation method based on DFT different from traditional linear interpolation method according to adjacent pilot tones is proposed. Simulation results show good performance of the technique.     

基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割

本文提出了一种新的基于平滑性测度的直方图自适应模糊增强图像分割方法。该方法通过定义图像的平滑性测度,采用模糊增强技术对图像的灰度直方图进行增强,然后在增强的直方图上,利用自适应多阈值分割方法进行图像分割。实验表明,该方法对强噪声图像具有良好的分割效果。     

基于本征和非本征正则项的光流估计

针对光流约束的孔径问题,结合本征和非本征两种正则化处理提出一种自适应光流估计方法.详细讨论了光流估计模型、Euler-Lagrange方程和时空导数的计算等问题.实验结果表明了这种方法的有效性,与经典的Hom-Schunck和Nagel-Enkelmann方法相比,能够更好地保持光流场的不连续边缘,同时在图像平滑或少纹理区域自适应地减弱光流约束作用.     

稳健估计的自适应信号处理方法

本文把应用数学学科研究的热门方法之一“稳健估计”应用于自适应信号处理系统中，理论分析和计算机模拟结果都证明ＲＥ方法在实际应用中，基本保持了最小二乘估计的优点。     

A Reliable Method of Image Registration Based on Optical Flow Field and Feature Extraction

A novel method for solving the automated registration problems based on the global optical flow field and feature extracted from images is proposed. The method can be preformed with three steps. Firstly, the global optical flow field is computed, which provides a platform of background registration. Secondly, the optical flow field and the edge feature of moving target are integrated to segment the whole target. Finally, the registration of moving targets is finished through the transformation computation of perspective projection model. The simulation experiments for infrared images show that the method proposed is not accurate, but robust to motion of scene, which is ideally suited for the application of automated image registration.     

一种自适应时延估计的新方法

最小均方（LMS）算法可用来进行时延估计。当算法收敛后,可以根据滤波器权系数最大值的位置估计整数倍采样周期的时延。为了估计非整数倍采样周期的时延,常用SINC函数插值法和约束自适应方法。利用SINC函数的特点和拉格朗日条件极值,对自适应时延估计的滤波器权系数做了改进,提出了新的约束自适应时延估计方法。仿真实验表明,提出方法的性能优于传统的自适应时延估计算法。     

基于光流的动态人脸表情识别

文章提出了一种人脸表情识别的新方法.利用光流技术对人脸表情图像序列中的特征点进行跟踪,并提取特征向量.最后,利用神经网络对六种基本表情进行分类识别.