无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪

针对无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪的要求,使用STK三维建模软件模拟无人机编队飞行视频,通过双差分图像操作、多分辨率连通分支标记算法确定图像中的运动区域.提出了一种改进的贪婪算法,利用已确定的矩形运动区域作为初始轮廓,实现对无人机目标的精确轮廓提取.以运动区域的中心位置为输入,建立在线卡尔曼滤波器组对多目标进行跟踪,并由此提出了如何对多目标中的遮挡问题进行判定、分割的方法.仿真实验验证了文中提出的方法.     

无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪

针对无人机编队视频序列中的多目标精确跟踪的要求,使用STK（satellitetoolkit）三雏建模软件模拟无人机UAV（unmanned aerial vehicle）编队飞行视频,通过双差分图像操作和多分辨率连通分支标记算法确定图像中的运动区域．提出了一种改进的贪婪算法,利用已确定的矩形运动区域作为初始轮廓,实现对无人机目标的精确轮廓提取．以运动区域的中心位置为输入,建立在线卡尔曼滤波器组对多目标进行跟踪,并由此提出了如何对多目标中的遮挡问题进行判定、分割的方法．仿真实验验证了文中所提的方法.     

基于差分和肤色图像的人脸检测算法

提出并实现了一种基于差分和肤色图像的人脸检测算法。该算法利用视频图像的运动信息,在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取,确定目标在原图像中坐标位置,然后设计肤色模型表征人脸颜色,采用彩色图像的色系坐标变换进行人脸的准确定位。该算法的优点是可将运动信息序列图像中与人脸肤色相似的固定区域删除,在目标跟踪和运动检测上,不仅能有效地抑止背景噪声,减少误检率,而且还能缩小人脸检测范围,加快检测速度。实验表明,该算法可行、有效。     

基于GMM的人体运动姿态的追踪与识别

随着人工智能等技术的兴起,利用机器视觉对视频中运动目标进行追踪与识别在工业、交通、医疗和运动训练等领域都得到应用.对视频中人体运动姿态进行准确快速的检测,是目前一个热门的研究方向.本文采用改进的混合高斯背景模型(GMM)算法对视频每帧图像进行前景提取,通过帧间差分法分析得出不同差值对应的学习率,从而实现对背景模型更准确的更新,进而得到一个精确的二值化的前景图像;并将生成二值图像由更新后的像素与高斯B均值比较,得到背景或前景图像;再对处理后视频图像进行比对,利用Shi-tomasi算法提取图像特征点并进行追踪,获取运动目标轮廓并绘制出边缘,经过SVM训练实现对走、跳、跑3种人体运动姿态的实时追踪和识别.     

多水平集和差分相乘的运动目标轮廓模型的研究

针对现有目标轮廓提取方法存在收敛速度慢、效率较低以及对初始位置和噪声都很敏感等问题,提出了一种差分相乘与参数多水平集主成分Chan-Vese模型相结合的新模型.该方法首先利用4帧相邻图像进行差分相乘,抑制绝大部分的背景边缘,再进行滤波预处理,最后通过多水平集与Chan-Vese模型结合的改进模型提取运动目标轮廓.对大量视频图像进行实验分析后的结果表明,在具有多个目标的视频图像下,该方法能更加快速准确地提取出每个完整的运动目标轮廓,较好地解决了现有方法在多个运动目标轮廓提取以及轮廓凹陷上的缺陷.     

基于序列图像的运动轨迹检测方法

序列图像中运动目标轨迹检测是目标识别与跟踪处理的关键技术。运动轨迹检测的核心是运动目 标的轮廓特征提取,传统算法提取的目标物体由于受不同因素的影响只突出了轮廓的部分特征,给运动轨迹检测带 来一定的困难。在利用传统算法获取不同特征信息的基础上,采用蚁群聚类的多模板融合边缘检测方法获取目标 边界,实验结果表明该方法在轨迹检测过程中能够获得较完整的特征信息,能更有效地获取目标轨迹。     

多视频运动对象实时分割及跟踪技术

利用帧间差异积累信息进行自适应背景建模, 采用背景差的方法检测视频运动对象区域. 设计了一种变系数的空域滤波器, 有效地对背景差图像进行了增强, 使获得的视频运动对象区域更具有空域连通特性. 给出了一种改进的基于Otsu法的自适应阈值化方法, 能更准确地对背景差图像进行阈值化. 采用形态学边界提取技术对视频运动对象轮廓进行提取. 在获得视频运动对象轮廓的基础上, 用区域生长法对视频运动对象进行定位, 将矩形中心坐标视为视频运动对象的质心坐标. 用基于空间欧氏距离最短的方法对每个视频运动对象质心进行关联跟踪并绘制轨迹. 试验结果表明, 该方法实时有效.     

基于水平集的多运动目标检测和分割

针对视频图像的运动分割问题，提出了一种基于水平集方法的多运动目标检测和分割新方法.通过一种基于帧间差分的算法,自动提取初始背景图像，并使用相减法，检测出当前图像中的运动像素.定义了一种新的基于差分图像的局部梯度、目标的方差和背景的方差的速度函数，得到了改进的分割曲线的演化方程，分割出不同的运动目标.在水平集的求解过程，设定了控制演化曲线最终停止在目标边界上的条件，得到了运动目标的边界.实验结果表明，与其他传统方法相比，该运动目标检测和分割方法更有效和具有更好的鲁棒性，能够正确地提取运动目标边界.     

AKAZE与高斯混合模型相融合的运动目标检测算法

传统高斯混合模型在抖动干扰下无法取得理想的运动目标检测效果,但实际的各种复杂情况下摄像系统均会存在抖动。针对这一问题,文中提出一种抖动干扰下运动目标检测算法：首先利用基于 AKAZE 特征点匹配算法,进行动态图像精确配准,消除图像抖动,做出运动补偿;其次利用高斯混合模型对配准后的视频序列进行运动目标检测,然后利用三帧差分技术对检测出的运动目标轮廓进一步补偿;最后使用连通域分析补全运动目标。实验表明,本文提出的方法能够满足检测要求,可以在抖动干扰下有效检测出运动目标。     

协同治理视角下城市更新项目公众参与有效性研究

传统高斯混合模型在抖动干扰下无法取得理想的运动目标检测效果,但实际的各种复杂情况下摄像系统均会存在抖动。针对这一问题,文中提出一种抖动干扰下运动目标检测算法：首先利用基于 AKAZE 特征点匹配算法,进行动态图像精确配准,消除图像抖动,做出运动补偿;其次利用高斯混合模型对配准后的视频序列进行运动目标检测,然后利用三帧差分技术对检测出的运动目标轮廓进一步补偿;最后使用连通域分析补全运动目标。实验表明,本文提出的方法能够满足检测要求,可以在抖动干扰下有效检测出运动目标。     

Snake算法在运动目标检测中的应用

Snake算法(动态轮廓模型)在图像处理过程中有着广泛的应用.提出基于归一化互相关系数的阴影检测方法,利用由帧间差分法得到的目标边界,自动设置Snake初始位置,采用贪婪算法得到最终目标收敛轮廓.实验结果表明,该算法能够快速有效地检测出多运动目标.     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

适于交通视频的时间可伸缩帧间快速编码算法

为了使分级B帧在交通监控视频中编码的计算复杂度得到进一步缩减,提出一种基于背景差分法的适合分级B帧的快速算法.通过改进的基于单高斯模型的时空背景建模方法获取背景图像|使用背景差法求出差值图像,通过滑动窗口去抖动算法正确获取运动区域|通过分析监控视频编码中影响分级B帧宏块模式选择的关键参数的统计数据,缩减可能编码模式,从而提高编码速度.实验表明:本算法与标准算法比较,在保证编码效率和解码视频质量的前提下,编码时间可以平均节省约85%.     

单通道视频编码的可变码率控制方法

为提高实时视频编码的图像质量,提出了一种低复杂度单通道视频编码的可变码率(VBR)控制算法.通过简化经典率失真R-D模型推导得到图像复杂度和空间活动性的线性公式,根据运动估计过程的残差信息计算当前编码图像的复杂度.在编码过程中,动态地改变该公式的参数来适应各种不同的视频场景.利用图像复杂度和编码比特数的线性模型来分配当前图像的目标编码比特数,同时结合先前实际编码比特率和期望比特率之间的偏差调整目标比特数.实验结果表明,该算法可以有效地进行码率控制,对场景复杂度变化有很强的适应性,得到相对平稳的图像质量.与TM5算法相比,平均峰值信噪比(PSNR)提高了0.7～1.0dB.     

基于三维离散余弦变换的体三维视频数据压缩

针对体三维视频数据量巨大的问题,提出基于三维离散余弦变换(3D-DCT)的体三维视频数据压缩方法.该方法结合3D-DCT和三维运动估计,利用3D-DCT消除体帧内部的空间冗余.提出快速三维块匹配算法实现运动估计消除相邻体帧之间的时间冗余,利用半体素搜索算法提高块匹配精度.提出帧内体块和帧间体块的量化方法,对量化后的DCT系数采用三维之字形扫描方式组织,应用游程/自适应算术编码系统实现对DCT系数的编码.实验结果表明,对于运动较平缓的序列,该方法的性能优于JPEG2000方法;对于运动剧烈的序列,在高比特率情况下性能不如JPEG2000.该方法的平均峰值信噪比相对于3D-DCT静态体图像压缩方法提高2 dB左右.     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

目的 在保证准确性的前提下,降低运动车辆检测算法的计算量,加快处理速度,满足实时性要求,提出一种基于中值背景模型和自适应阈值的运动检测方法 .方法 基于当前帧与背景图像的差分图像,利用自适应阈值分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.同时,根据检测结果 ,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.结果 实验结果 表明,笔者算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,并且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性.算法每帧处理时间比混合高斯降低43%,背景更新时间比一阶Kalman算法降低了45%.结论 算法能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求.     

基于中值滤波与边缘插值的视频去隔行算法

针对去隔行图像质量下降问题,该文提出了基于中值滤波与边缘插值的视频去隔行算法,利用改进的运动检测算法精确地检测出象素的运动状态,分别对静止象素采用场复制,运动象素采用三点中值滤波以及不确定运动状态象素采用改进的基于边缘的行平均算法.仿真结果表明该文算法有效提高了去隔行的性能,重建图像质量佳,且其峰值信噪比和结构相似度都...     

一种B超序列心脏图像的腔体分割方法及其在心腔体积定量计算中的应用

采用一种Snake模型，提出了针对高噪声B超心脏图像的腔体分割算法，并将这一方法运用到序列图像的分割中：对于序列中的第一幅图像，通过人工取点获得初始闭合轮廓逼近。最后将所有图像的分割结果运用于单个心腔体积的定量计算中，实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。