基于曲线拟合的视频稳像方法

根据人眼的视觉特性,提出一种基于曲线拟合的视频稳像方法。使用图像背景特征点对摄像机的全局运动进行估计,利用曲线拟合的方法计算出摄像机的抖动分量,并将曲线拟合的结果作为摄像机的主观运动方向,对其摄像机的抖动运动分量进行补偿,使图像位移矢量达到最小,以有效减少运动补偿后引起的图像信息丢失。对抖动角度在20°内移动摄像机拍摄的视频进行稳像处理,实验结果表明,该方法稳像后视频的抖动角度小于2°,视频图像信息的损失小于5%,具有较好的稳像效果,并且在稳像后保证了视频帧内容的完整性。     

基于分段处理的视频稳像算法

针对视频拍摄过程中出现抖动的问题,本文根据在短时间内摄像机运动轨迹保持不变的观察现象,提出了一种按时间分段处理视频的视频稳像（SPVS）方法。首先提取视频的SURF特征点,用uMLESAC算法快速准确地去除异常点,并使用最小二乘法求解帧间仿射运动模型。然后利用分段方法优化处理视频的仿射运动模型参数。最后利用视频补偿得到稳定的视频文件。实验表明SPVS方法可有效地去除视频中抖动成分。     

李群流形上的在线视频稳像算法

针对传统视频稳像算法无法兼顾高质量稳像和低延时的问题,提出李群流形上卡尔曼滤波的实时视频稳像算法.将视频帧间运动分解为旋转分量和平移分量.旋转分量由陀螺仪数据计算的旋转矩阵表示,平移分量由视频帧间匹配得到的平移矩阵表示,旋转矩阵的序列和平移矩阵的序列分别对应于李群流形上的运动路径.利用李群流形上的卡尔曼滤波分别对旋转分量和平移分量进行平滑.最终通过运动补偿获得稳定的视频帧序列.实验表明,文中算法能够兼顾延时和稳像效果,可以在移动端实现高质量的在线视频稳像.     

融入时空显著性的高精度视频稳像算法

为剔除复杂运动前景对视频稳像精度的干扰,同时结合时空显著性在运动目标检测上的独特优势,提出一种融入时空显著性的高精度视频稳像算法。该算法一方面通过时空显著性检测技术识别出运动目标并对其进行剔除;另一方面,采用多网格的运动路径进行运动补偿。具体包括：SURF特征点提取和匹配、时空显著性目标检测、网格划分与运动矢量计算、运动轨迹生成、多路径平滑、运动补偿等环节。实验结果表明,相较于传统的稳像算法,所提算法在稳定度（Stability）指标方面表现突出。对于有大范围运动前景干扰的视频,所提算法比RTVSM（Robust Traffic Video Stabilization Method assisted by foreground feature trajectories）的Stability指标提高了约9.6%;对于有多运动前景干扰的视频,所提算法比Bundled-paths算法的Stability指标提高了约5.8%,充分说明了所提算法对于复杂场景的稳像优势。     

基于灰度投影的铁路道口视频电子稳像

机车过往铁路道口时的震动会导致监控视频图像序列的抖动.为了改善图像质量,获得稳定的监控视频,提出了一种基于灰度投影的道口视频电子稳像方法,该方法利用图像的灰度变化特点,通过灰度映射、投影滤波和运动矢量提取估计出视频帧间运动偏移量,进而进行运动偏移量补偿,实现道口视频图像序列的稳像.仿真实验表明,该方法能够有效实现铁路道口的视频稳像.     

基于3D旋转模型的全景视频稳像算法

视频稳像算法是指消除由于手持相机拍摄造成的视频帧间抖动的算法.由于全景视频广视域的特性,传统的稳像算法并不适用.针对全景视频,提出一种使用3D旋转模型进行稳像处理的新方法.通过特征点提取跟踪计算出的3D旋转模型可以准确地描述相机的真实运动路径;为了减少数据冗余,使用欧拉角表征旋转模型的参数.在路径平滑过程中,引入一种基于样条拟合的改进方法,分离抖动和主观运动并消除高频的抖动,相比传统方法更加准确可靠.实验结果表明,该算法可以有效地消除视频中的抖动并生成稳定的视频序列.     

车载实时视频稳像系统研究与设计

通过对惯性稳像技术和电子稳像技术的分析,提出了一种新颖的坦克装甲车辆视频稳像设计理念,即在低成本的速率陀螺平台稳定的基础上采用电子稳像进行二次精稳,可有效提高图像稳定精度并能解决三级海况条件下的图像平移问题;主要论述了视频稳像系统的组成、工作原理和关键技术,建立了图像运动模型并工程实现了视频稳像系统快速原型--周视稳定观瞄镜;试验结果表明,该系统实现了视频稳像一级稳定的稳定精度要求(已高达0.2mil),而且跟踪平稳,快速性好;为车载稳像观瞄系统提供了成本低、性能优良的图像稳定系统,在军事及民用领域中具有广阔的应用前景.     

矿井车载视频图像稳像算法研究

针对矿井车载摄像系统拍摄的视频因含有前景运动目标及高噪声造成的全局运动矢量估计误匹配率高、实时性较差等问题,提出了一种基于ORB特征匹配与改进粒子滤波的矿井车载视频图像稳像算法。在运动矢量估计阶段,采用ORB算法提取图像特征点;采用基于图像块的连续3帧间差分法,联合时空一致性准则快速剔除前景运动区域的特征点;结合前景标记区域,对特征点位置进行初次筛选,对保留下来的背景特征点进行配准;利用仿射变换模型实现帧间运动矢量的估计。在运动滤波阶段,采用基于估计窗的实时粒子滤波算法滤除抖动分量,获得补偿参数。实验结果表明,该算法有效避免了前景运动目标对稳像精度的影响,且具有较快的处理速度。     

塔机吊钩可视化系统的视频稳像算法

针对施工现场工况复杂,塔机吊钩视频稳像效果差的问题,本文提出了一种改进ORB特征匹配与固定滞后Kalman滤波相结合的吊钩视频稳像算法.在图像运动估计中,对经典ORB算法进行改进,采用了图像分块与自适应阈值的特征点提取,并引入图像四叉树算法提高图像特征点分布均匀性;在此基础上,采用背景补偿结合帧间差分法,快速识别局部运动目标并进行剔除,提高了全局运动参数估计的准确性;在运动滤波和补偿阶段,采用固定滞后Kalman滤波算法去除随机抖动分量,以获得视频去抖动的运动补偿参数,进而实现塔机吊钩可视化系统监控视频的稳像处理.实验结果表明:与经典ORB加Kalman滤波的稳像算法相比,本文所提出的稳像算法帧间变换保真度ITF提升了约9.12%,结构相似度平均值■提升了约2.75%,获得了更好的稳像效果,且帧处理速率FPS达到了29.65 f/s,满足塔机实时监控要求.     

基于特征匹配与运动补偿的视频稳像算法

针对在复杂背景下航拍视频的抖动情况,为了实时输出稳定的视频,提出了一种改进的特征匹配算法与全局运动补偿相结合的视频稳像算法。首先,利用尺度不变的SURF算法提取特征点并计算描述符,再结合快速近似最邻近匹配算法得到匹配点对,并通过双向匹配以及K近邻算法筛选优秀匹配点,从而提高匹配正确率;其次,提出了一种局部区域匹配法,提高了算法处理速度,并避免场景内运动目标对稳像效果的影响。通过建立仿射变换模型,求解相邻帧图像的变换参数,进而对图像进行全局运动补偿。结果表明,该算法速度快、匹配精度高,有良好的视频稳像效果。     

全变差最小化在CT图像环状伪影去除中的应用

环状伪影是多种CT图像中普遍存在的一种伪影,主要由像元响应不理想等因素引起。全变差最小化是一种广泛使用的去噪方法,将全变差最小化应用于CT图像,在模拟投影数据中人为添加噪声并重建,使用全变差最小化进行处理,观察图像环状伪影的去除情况,并得出了图像峰值信噪比随全变差最小化次数的变化曲线。     

结合全变差最小化的双能CT重建*

双能CT能够用来检测物质的有效原子序数和电子密度,可区别密度相近而原子序数不同的物质。物质的有效原子序数和电子密度的精确性是双能CT重建的关键。针对得到的有效原子序数和电子密度图中的噪声,将全变差(TV)最小化应用到双能CT中。衰减系数分解模型选用基材料分解模型,首先对高低能投影进行投影匹配,得到两组基材料分解系数投影,然后用滤波反投影(FBP)重建算法重建得到分解系数,接着得到有效原子序数和电子密度图,最后用基于TV最小化的算法处理以上两组数据。仿真实验结果表明,双能CT可以检测出物质的有效原子序数和电子密度,引入TV的双能CT重建算法能得到质量较好的物质的电子密度和有效原子序数图,更利于物质的检测。     

A fast higher degree total variation minimization method for image restoration

Based on the spectral decomposition theory, this paper presents a unified analysis of higher degree total variation (HDTV) model for image restoration. Under this framework, HDTV is reinterpreted as a family of weighted L₁–L₂ mixed norms of image derivatives. Due to the equivalent formulation of HDTV, we construct a modified functional for HDTV-based image restoration. Then, the minimization of the modified functional can be decoupled into two separate sub-problems, which correspond to the deblurring and denoising. Thus, we design a fast and efficient image restoration algorithm using an iterative Wiener deconvolution with fast projected gradient denoising (IWD-FPGD) scheme. Moreover, we show the convergence of the proposed IWD-FPGD algorithm for the special case of second-degree total variation. Finally, the systematic performance comparisons of the proposed IWD-FPGD algorithm demonstrate the effectiveness in terms of peak signal-to-noise ratio, structural similarity and convergence rate.     

一种面向攻击图的即时验证方法

攻击图将原本孤立的攻击行为关联起来,描述潜在攻击路径,是一种网络脆弱性分析技术.现有方法通常从攻击目标节点开始进行反向搜索,找出所有可能的攻击路径,从而对网络进行安全分析.本文在攻击图的基础上,提出了一种基于正向搜索的即时验证方法.该方法快速搜索网络中的一条完整攻击路径,通常只需构造网络系统的部分状态空间,从而减轻了内...     

基于图像结构纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型

在基于样例的图像修复算法中,由于优先权公式的计算容易受图像局部噪声和细小纹理的干扰,导致修复顺序错乱;而在搜索最优匹配块时,因忽略了图像块内部的结构影响,可能导致误匹配。针对以上问题提出了一种基于图像的结构-纹理分解及局部总变分最小化的图像修复模型。首先,根据对数总变分最小化模型,将待修复图像进行结构-纹理分解,得到图像的结构分量,并利用图像的结构分量来计算待修复点优先权,使优先权的计算排除局部纹理干扰而更具鲁棒性;其次,将优先权的计算改进为数据项和置信项的加权和,避免了乘积效应,确保数据项一直发挥作用,减少因修复顺序不合理造成的错误匹配;最后,根据图像的局部总变分最小化原则,将图像块的最优匹配转换为0-1优化问题,确保图像修复后的局部结构一致性。与3组参考文献的5组对比实验结果表明,峰值信噪比（PSNR）提高了1.12~3.56 dB,结构相似性指数提高了0.02~0.04。所提模型更好地遵循了修复优先性原则,具有更强的保持图像局部结构一致性的能力,改善了修复图像的视觉效果,适用于复杂结构的大面积毁损的图像的修复。     

基于分块思想的最小化总变差去噪新算法

现有的图像分块方法在处理前将源噪声图像分割成不同的小块,分别独立进行去噪,最后将所有小块拼接。该方法所得图像的去噪效果有一定程度的提高,但在相邻分块结合处存在不连续。对去噪方法的现状进行了分析,并结合最小化总变差及分块思想,提出新的去噪方法:在每小块处理过程中,分块值参与判断终止,整幅图像值计算去噪图像;对各块所得去噪图像取均值,得到最终的结果;对新算法进行优化,提高了算法运行效率。分析实验结果表明,该方法在计算效率和信噪比上均有显著提高。     

改进的整体变分法在图像修复中的应用

提出了一种改进的整体变分法并且将其应用于图像修复中。在修复的过程中考虑图像破损区域外部参考像素和待修补点的相关度,再利用图像破损区外部参考像素信息从破损区域的边缘逐步地向破损区域内部进行扩散,从而达到图像修复的目的。仿真试验表明,改进后的算法与原方法相比图像边缘过渡更加自然,修复效果得到改善。     

Multiplicative noise removal via combining total variation and wavelet frame

Total variation (TV) regularization has been proved effective for cartoon images restoration however it produces staircase effects, and properly wavelet frames were confirmed to provide a more smoothing approximation to the original image. In this paper, a new model for multiplicative noise removal was proposed, which combines wavelet frame-based regularization and TV regularization. A modified proximal linearized alternating direction method is developed to solve the proposed model, considering that adding a new regularization term to the TV model would yield more parameters, which will result in computational difficulties. For the new model, the existence of solution and the convergence property of the proposed algorithm are proved. Numerical experiments have proved that the proposed model has a superior performance in terms of the peak signal-to-noise ratio and the relative error values for non-piecewise constant images when compared with some state-of-the-art multiplicative noise removal models.     

结合波原子和全变差方法的图像去噪*

传统的硬阈值去噪会产生伪吉普斯现象,而波原子本身的周期化过程也会出现新的方向性纹理失真。采用全变差最小化方法来抑制这些失真,提出一种改进的波原子去噪算法。该算法不是直接将低于阈值的小系数置为零,而是对这些系数在全变差最小的意义上作修正迭代,得到最终的去噪图像。数值实验结果表明,波原子去噪保留边缘和纹理的效果优于小波和曲线波,改进算法去噪的视觉质量明显好于传统波原子去噪。最后还指出了进一步的研究方向。