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。     

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。     

一种新的约束自适应时延估计方法

为了提高滤波器权系数收敛到真值的速度,提出了一种新的有约束条件的自适应时延估计方法,约束条件是让滤波器的权系数的平方和为1。仿真结果表明,新方法收敛到时延真实值的速度快于传统方法。     

一种快速、鲁棒的压缩视频光流场估计算法

该文针对视频运动特性的快速分析需求,提出了一种压缩域中的光流场估计算法。首先利用DCT变换后的两个AC系数估计出图像的空间偏导数,在此基础上再利用预测残差以及运动矢量对图像的时间偏导数进行估计。另外对编码过程中未进行前向运动预测的宏块特性进行了详细的分析,给出了这些宏块相对于前向参考帧的运动信息估计方法,并对时域不连续的图像块给出了一种修正的偏导数估计方法,以此解决遮挡、切换等现象。然后通过最小二乘法并结合图像的偏导数进行光流场估计。实验表明该方法在准确度上可以达到或超过像素域中的L-K估计方法,比起现有的压缩域估计方法也有一定提高,而在计算时间上相比像素域估计有了大幅度降低。     

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。     

基于遗传算法的非刚性体光流场估计方法

本文提出了一种可用于非刚性体的基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的光流场估计方法,将非刚性体分割为共同运动的微元,利用遗传算法对各运动参数进行优化估计.随后,研究了该方法在生物组织运动估计中的应用.实验结果表明:本方法具有鲁棒性好、全局搜索能力强、收敛速度快和可用于非刚性体运动估计等优点.     

机载雷达自适应对角加载参数估计方法

对角加载可以提高空时自适应处理在低样本情况下的性能。然而,在实际中加载参数的确定是一个较为困难的问题。为了解决这个问题,该文提出一种基于回波数据的自适应对角加载参数估计方法。该方法首先将对角加载问题转化为Tikhonov规划问题,然后利用广义交叉验证准则构造优化问题,最后采用割线法求解优化问题、计算加载参数。仿真与实测数据结果表明该方法可以有效提高机载雷达在低样本条件下的目标检测性能。     

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.     

Ridgelet域中基于非参数自适应密度估计理论的图像去噪方法

Ridgelet 是一种新的信号分析方法,它适合于具有直线或超平面奇异性的二维信号的描述,目前, 针对特定大小的离散图像,又提出了正交有限Ridgelet变换(FRIT)。该文在有限Ridgelet域中,结合Birge-Massart等提出的非参数自适应估计理论,提出一种新的二维图像去噪方法。实验证明,这种基于Ridgelet与Birge-Massart理论的图像去噪方法,与传统的Wavelet域去噪以及Donoho阈值去噪方法相比,去噪效果更为明显。     

相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法

针对现有相似实体搜索方法缺乏对于观测序列长度的自适应性,且搜索过程数据存储开销过大,搜索结果准确性较低的问题,该文提出相似度自适应估计的物联网实体高效搜索方法(SAEES)。首先,设计了轻量级观测序列分段表示方法,对传感器采集的实体原始观测序列进行轻量级分段压缩表示,以降低实体观测序列的存储开销。然后,提出了观测序列相似度自适应估计方法,实现对不同观测序列长度的实体相似性的准确估计。最后,设计了高效的相似实体搜索匹配方法,依据所估计的实体相似度进行实体的准确搜索匹配。仿真结果表明,所提方法可大幅提高相似实体搜索的效率。

     

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。