共轭梯度自适应波束形成算法

本文讨论了共轭梯度算法在自适应波束形成中的应用,指出在时域和空域同时处理,与仅在时域或空域处理的方法相比,不仅在性能上得到了改进,而且放宽了对阵元数目的要求。同时提出了一种前后向平均和多层前后向处理的结构和方法,使算法在性能上得到了进一步的改善。     

H.263编码视频流的混合错误掩盖

当H．263编码视频流在因特网上传输时，易受错误的影响，错误不但会影响当前帧还会继续扩散到以后的解码帧，从而导致图像质量的严重恶化，目前消除错误影响的常用算法是空域掩盖和时域掩盖算法，但是单纯地使用空域算法会造成图像的钝化，而时域算法则无法处理大运动的图像区域，因此，建议了一种时域和空域混合掩盖算法，同时使用两类算法对发生错误的图像帧进行掩盖。模拟结果显示该算法能够达到可以接受的图像质量，适应于视频会议、远程教育等应用的要求。     

基于时域和空域混合的低信噪比视频降噪算法及其分析

论述了几种基于时域和空域混合的对低信噪比视频图像进行降噪处理的算法.考虑单独使用时域或空域降噪算法对视频图像进行处理的缺点和不足.在时域上,由于视频图像帧与帧之间有较强的相关性,采用递归加权算法;在空域上,分别采用第二代Curvelet变换理论的Wrap算法( Wrapping-Based Transform)、全变差...     

基于时空二维目标描述的红外小目标跟踪

根据红外弱小目标的时空域特性,提出了一种基于时空二维直方图均值移动的红外弱小目标跟踪方法。本文构建了空域分量和时域分量来表示红外弱小目标,形成时空二维图像。当前帧图像包含目标的空域分布信息,因此将当前帧图像作为空域分量;差分图像包含目标的运动特性,反映了目标的时域特性,因此将前后两帧差分图像作为时域分量。利用时空二维目标表示方法,采用均值移动算法进行目标跟踪,同时根据Bhattacharyya系数来更新目标模板。采用实际拍摄的小目标视频来检测本算法,仿真结果显示本算法能稳健的跟踪红外弱小目标,均值移动算法的跟踪精度得到了较大的提高。     

结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法

针对屏幕内容视频具有大量文字、图形区域以及锐利边缘的特点，本文在HEVC-SCC编码标准上提出一种结合时空梯度感知特征的HEVC-SCC码率控制算法。考虑把有效的码率用在对于人眼视觉系统更加敏感的特性上，本算法主要从空域和时域两方面进行屏幕内容视频感知特性的提取。在空域方面，采用差分算子提取梯度幅值信息，得到空域特征的描述子；在时域方面，采用可以较好描述屏幕内容视频感知特征的梯度相似性度量信息，结合相邻帧间的相关性，得到时域特征的描述子。将时空梯度感知特性进行融合，用以控制屏幕内容视频编码的码率。实验结果表明，在随机接入模式下，本算法和原始HEVC-SCC算法相比，在略微降低误码率、节省码率开销的同时提高了视频的感知质量。      

一种提升电视图像质量的自适应去隔行算法

提出了一种用于提升电视图像质量的自适应去隔行算法。该算法中,待重建像素先分别在时域与空域进行重建,然后综合处理得到最终的重建值。空域滤波部分采用基于边缘自适应的方法,能较理想地解决运动图像的边缘锯齿等效应;时域滤波部分则基于运动自适应的方法,有效地提高了运动检测的准确性。测试结果表明,该算法实现较简单,且能有效改善去隔行后的电视图像质量。     

基于视觉认知机理的复杂动态背景下目标提取

针对现有复杂动态背景下目标检测与提取算法存在的局限性,提出构建一种基于视觉认知机理的时空域特征交互模式,以及基于该模式的复杂动态背景下的目标检测与提取算法。该算法通过时域特征在相似空域特征上的传递和空域特征依据时域特征一致性进行捆绑两个交互作用,实现复杂动态背景下的目标检测和提取。实验结果表明该算法不仅有效克服了传统目标检测与提取算法凭借单一特征或特征组合进行复杂背景中目标提取的不稳定性,同时大大降低了虚警率。     

网格运动分析与形态学滤波相结合的视频对象分割

提出了一种基于二维网格运动分析与改进形态学滤波空域自动分割策略相结合的视频对象时空分割算法。该算法首先利用高阶统计方法对视频图像的二维网格表示进行运动分析，快速得到前景对象区域，通过后处理有效获得前景对象运动检测掩膜。然后，用一种结合交变序列重建滤波算法和自适应阈值判别算法的改进分水岭分割策略有效获得前景对象的精确边缘。最后，用区域基时空融合算法将时域分割结果和空域分割结果结合起来提取出边缘精细的视频对象。实验结果表明，本算法综合了多种算法的优点，主客观分割效果理想。     

基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法研究

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用该降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

一种基于运动补偿的时域自适应视频降噪算法

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用本文的降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

基于时延分数阶相关函数时空处理的子空间测向算法

本文定义了一种时延分数阶相关函数和阵列输出信号的时延分数阶相关矩阵,在此基础上,提出了一种新的基于时延分数阶相关函数时空处理的了空间测向算法一时延分数阶相关MUSIC(TLFOC-MUSIC)算法。该算法在进行空域处理的同时,引入了时域处理,弥补了空域信息的不足,更充分地开发了空间信号中的有用信息,提高了算法的稳健性和测向的性能,对SαS噪声和干扰有较强的抑制作用。计算机仿真实验结果验证了该算法的有效性和稳健性。     

一种自适应的帧间滤波降噪方法

经典的图像去噪方法如均值滤波和中值滤波,以及现在效果显著的小波去噪,在实际应用中都取得了令人满意的图像处理效果。但在视频应用中,这些算法只使用了空域信息,没有充分利用时域的信息,所以不能取得最佳效果。自适应的帧间滤波降噪方法,充分利用了视频的时域的信息,取得了比空域滤波器更好的效果。同时算法简单,图像处理的时间大为节省,便于在工程中应用。     

机载相控阵雷达近程杂波抑制的俯仰向空域自适应算法

该文针对机载平面阵列相控阵雷达的动目标检测提出了一种俯仰向空域自适应的近程杂波抑制算法。该方法利用平面阵列天线在俯仰向的自由度,在近程杂波的支撑区域内沿着多普勒单元选取训练样本估计协方差矩阵,计算俯仰向空域最优权。在存在距离模糊的情况下,该方法可以自适应地滤除近程杂波,保留远程杂波,从而增强了杂波的距离均匀性,有利于提高后续的方位空域和时域STAP的性能。     

基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法

提出了一种基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法,算法充分利用视频序列中的空域和时域上的相关性,通过构建空域和时域的最佳帧内模式概率直方图来改进Pan等人提出的基于边缘方向直方图的帧内快速模式选择算法.实验结果表明,基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法在保持基本相同的编码图像质量和输出码率的同时,可显著减少编码时间,显著提升H.264的编码性能.     

视频多运动目标提取的新方法

提出一种利用视频序列的时域和空域信息进行多运动目标检测的新方法.首先对相邻的图像帧进行差分,并利用3σ准则二值化差分图像,得到运动目标的时域信息,然后标记该二值图像的连通区域来消除噪声,结合边缘检测所得到的空域信息得到运动目标模型,最后连接模型的最外围轮廓点即得到目标的完整信息.该算法充分运用了运动目标的时域、空域两方面信息,能够准确的提取出运动目标.     

基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制

在红外成像探测系统中,对红外图像背景进行有效的抑制是准确检测出弱小目标的前提条件.基于目标在空域局部灰度稳定和时域运动连续的约束,提出了一种基于时空域滤波的红外弱小目标背景抑制新方法.首先,利用引导滤波保存图像细节和时域偏微分方程提取图像中突变区域的优势,实现对图像空域与时域中平稳和强起伏不同特征复杂背景进行抑制处理;然后,将时空域背景抑制结果利用相与操作算子处理完成对高度类似弱小目标信号的剔除;最后,为恢复前期抑制结果中丢失的目标信息,利用时空域融合结果作为引导图像进行进一步优化处理,得到最终背景抑制结果.仿真实验采用两组低信杂比运动弱小目标红外图像序列进行方法验证,并将该方法与几种背景抑制方法进行了比较,实验结果表明:该方法无论从主观视觉还是客观评价指标上均优于其他几种方法.     

基于NLM的图像三维去噪算法

图像去噪要求在尽量保留有用信息完整性的基础上去除干扰信息,同时保证去噪结果的时域稳定性。在非局部平均NLM(Non-Local Means)算法的基础上提出了更加合理的图像三维去噪算法。该算法首先进行NLM空域去噪,然后再对空域去噪的结果进行加权平均的时域去噪。实验结果表明,本算法和传统去噪算法相比具有去噪结果稳定并不模糊细节的优点,为实际工程应用提供了技术支撑。     

一种空域、时域与频域相结合的阵列语音增强算法

提出了一种空域、时域与频域相结合的阵列语音增强算法,对含噪信号进行处理：第一步,先在空域及时域内利用波束形成得到一个初步增强的语音信号;第二步,利用前面得到的增强信号,在时域内采用多通道自适应滤波消除相关噪声;第三步,在频域内利用谱相减消除残余噪声。整个算法的消噪量大,而且阵列的孔径小,能应用于多种噪声环境。     

一种融合时域和空域信息的运动目标分割新方法

提出了一种融合时域和空域信息的方法，用于从视频序列中分割出运动物体。该方法是在分割过程中通过区域捆绑逐步融合时域和空域信息，而不是在时域分割结束之后再融合空域信息。分布式地表达分割物体并刻画其特征是区域捆绑的主要特征。本文的方法首先通过早期分割得到许多小区域，然后将这些小区域捆绑成一些捆绑核，再将剩下的区域通过强或弱的规则捆绑到相邻的捆绑核，从而实现目标区域的分割。实验结果显示了该方法的良好性能。     

基于空时域特征的视觉显著度图生成算法

本文提出了一种新的计算图像空时域显著图的方法,该算法首先用lucas-kanade金字塔算法求绝对运动矢量,用8参数透视模型计算背景运动矢量,再用二者的差值求时域显著图;然后利用颜色对比度和纹理信息计算空域显著图;最后,融合空时域并设置阈值得到总的图像显著图。实验结果表明,新算法能比已有算法更有效的提取视频图像的显著性区域。