一种基于MPEG压缩域的视频对象提取方法

为了加快视频对象的提取速度,提出了一种直接从MPEG压缩视频流中准确地提取视频对象的方法。首先从码流中提取运动矢量及DC系数,通过运动补偿建立DC Image;同时对运动矢量在时域上进行平均,在空域上进行带权矢量中值滤波处理。然后再定义了与运动矢量和DC系数都紧密相关的、以8×8块为基本单位的向量;之后对向量进行基于密度和层次的聚类算法得到分层的视频对象树,再通过计算最佳对象数目并提取视频对象。     

一种基于改进运动估计的电子稳像技术

在摄像机载体运动过程中会造成图像序列的不稳定,从而产生观察者的视觉疲劳甚至会丢失观察目标,电子稳像是解决以上问题的有效手段。电子稳像首先对全局运动进行估计,求出参考帧和当前帧图像的全局运动矢量。本文先取视频序列相邻两帧图像的子图像进行块匹配得出局部运动矢量,根据计算得到的运动矢量弧度值剔除错误的运动矢量,然后对剩余的运动矢量求平均值作为此区域的运动矢量,并把与此矢量弧度相近的块的中心点作为特征点,利用仿射变换模型求解出变换参数,最后经过运动补偿技术去除视频抖动。实验结果表明,该方法可以有效地抑制帧间的平移和旋转等抖动,达到了预期的效果。     

基于智能相机的混合交通流检测方法

针对目前缺乏混合交通视频智能检测设备的问题,利用CCD传感器与DSP芯片构建了智能相机框架体系和硬件原型系统,采用背景初始化、背景模型与前景获取、物体分割、特征提取、多目标识别分类、摄像机参数标定等视频图像处理技术,构建了混合交通流检测软件方法体系,开发了相应的嵌入式算法系统,实现了混合交通流参数检测。在不同交通状态下的测试结果反映了该系统具有良好的性能,可实现混合交通流参数检测。本方法可为混合交通流智能相机的研发提供借鉴和参考。     

Digital image stabilization system based on inertial measurement module

In order to stabilize the video image sequence, a method of using inertial measurement module to build digital image stabilization system is proposed. Through applying realtime attitude information of the camera that obtained by highprecision attitude sensor to estimate the image motion vector and then to compensate for image, the purpose of stabilizing the image sequence can be achieved. Experiments demonstrate that this method has a high image stabilization precision, and the up to 16 frame/s video output rate completely meets the realtime requirements.     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.     

基于水印的视频误码掩盖方法

提出一种适用于无线信道的视频误码掩盖方法，利用数字水印来隐藏运动矢量信息，解码端比较提取到的运动矢量与视频解码得到的运动矢量来进行误码检测，进而利用提取得到的运动矢量对错误块进行时域误码掩盖，同时结合编码器设计了相应的水印嵌入算法．实验结果表明。在误码环境中，使用所提出的视频抗误码方法显著提高了误码定位的准确性；利用水印嵌入的运动矢量信息进行误码掩盖。在信道误码率小于10^-3时，较一般误码掩盖方法的恢复视频质量PSNR提高2～3dB．     

一种MPEG-4视频流的运动目标检测算法

为了同时提高MPEG-4视频流中运动目标检测的精度和速度,利用MPEG中已有的运动信息——离散余弦系数和运动矢量,提出了一种用于视频中运动目标检测的算法．该算法首先从MPEG-4压缩流中获取运动矢量,由运动矢量标识出运动区域,在标识出的运动区域上取离散余弦系数并求互帧差的四阶矩得到运动宏块,最后通过区域生长得到运动目标．该算法充分利用了MPEG-4码流中蕴含的运动信息,避免了仅由运动矢量检测运动目标时误差太大的缺点,也避免了计算全部离散余弦系数时的大量加乘法运算,从而可以实时地对视频流中的运动目标进行跟踪．     

基于运动矢量统计的压缩域视频水印算法

时间同步攻击是水印盲检测的一大挑战,如果嵌入水印的视频帧同步性被破坏,就会导致水印提取失败,为了有效的抵抗时间同步攻击,提出了一种基于运动矢量统计特性的Mpeg4视频水印算法.该算法通过分析Mpeg4标准的压缩方法和运动矢量的数据统计特性,利用运动矢量幅值分布特点选取欲嵌入水印的运动矢量进行水印嵌入,克服了传统水印检测器对水印同步的依赖.经实验证实,该水印系统对常见的时间同步攻击具有较好的鲁棒性及透明性等特点.     

一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法

针对多视点视频编码复杂度较高的问题,本文探讨了一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法。通过全局视差获取相邻视点参考宏块的编码信息,根据视点间编码信息的相关性,预测当前编码宏块的编码模式、参考帧,以及视差/运动联合估计的搜索范围。实验结果表明,本文采用的快速编码方法计算复杂度低,几乎不改变图像编码质量,并且有效减少了多视点视频的编码复杂度。     

非感兴趣区域时空分析的运动显著区域检测

为了有效地进行视频质量评估和视频信息保护,提出了一种基于非感兴趣区域(region-of-non-interest,RONI)时空分析的运动显著区域(motion salient region,MSR)检测算法.通过确定RONI,运动显著区域可作为RONI的补集被提取.实验结果证明,该方法可以有效检测出运动显著区域,准确率达到93%,对于那些有复杂摄像机运动的视频也具有强鲁棒性.     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

基于视频技术的交通流量预测

城市交通拥堵是一个世界性的难题,至今还没有特别有效的解决方法.目前正在研究、实施的智能运输交通系统(ITS),主要是通过对交通流量的合理调控,来优化路网的利用率.基于各路口的视频摄像系统,通过采集卡将获取的图像转化为实际的车流量信息.根据人工神经网络的理论建立BP算法的流量预测模型,用实际测得的流量信息,在MATLAB...     

路况PTZ摄像机自动标定方法

为解决路况pan/tilt/zoom(PTZ)摄像机内外参数实时多变,绝对距离难以求解的问题,提出了一种基于路况图像的自动化标定方法： 建立全新的路况PTZ摄像机成像模型; 根据图像中提取的路面点的相对距离关系,推导模型中各未知参数的求解方法,实现摄像机参数的“白盒”标定,并给出了自动化标定的实现方案; 摘录实际路况试验结果,计算标定误差. 该算法只需要路面场景图像即可实现自动标定,无须人为干涉和配置,其计算简单,灵活性好,非常符合智能交通监控系统的需求.     

基于复合算法的混合交通流前景提取

根据混合流交通视频检测的特点,基于背景差分法和边缘信息提取算法各自的优点,建立了一种用于提取混合流参数的复合算法。该算法通过将利用背景差分提供的前景个数信息和利用边缘检测算法提取的前景边缘信息进行融合,得到有效的前景信息。试验结果表明,本文算法能够更为有效地获取混合流前景信息,更为准确地提供混合流交通参数。     

一种鲁棒的电子稳像系统

基于特征点跟踪的全局运动估计和利用Kalman滤波的运动补偿,提出一种鲁棒的电子稳像系统．首先,提取特征点的局部信息以估计全局运动,其中各特征点的跟踪是通过特征窗匹配来完成的,同时根据特征点集间具有稳定相对位置的结构特征,提出距离准则,对特征匹配进行验证,来去除前景运动点或误匹配点(即局部特征点)．然后,将所有验证后的匹配点对(全局特征点)带入运动模型,并利用Levenberg-Marquardt进行最优化迭代,求出全局运动矢量． 最后,对原始运动矢量序列进行Kalman滤波,提取抖动参数以补偿图像．实验结果表明,该系统可以处理图像序列的平移、旋转和缩放等抖动,并且对于场景中的局部运动有良好的鲁棒性．     

基于双向运动矢量的数字视频篡改鉴定

随着数字视频编辑处理软件的广泛使用,数字视频的篡改检测技术变得越来越重要。本文基于帧间内容连续性,提出一种基于双向运动矢量的视频篡改检测方法。首先对视频双向预测帧(B帧)进行解码,提取双向运动矢量,然后将运动矢量序列中每一个数据对象与左右k近邻最大差值的平均值作为该点的峰值,通过计算峰值序列的均值和标准偏差自适应地设定阈值,对峰值进行检测,从而判断出篡改点。实验结果表明,使用这种篡改检测方法能有效地检测出运动背景下视频帧的删除和插入篡改。     

驾驶员疲劳驾驶预警系统的设计

针对疲劳驾驶监测的要求,设计了一种基于IT公司高速图像处理芯片TMS320DM642的疲劳驾驶预警系统,用以判定驾驶员的疲劳程度,降低交通事故.系统采用机器视觉的方法,先通过CCD摄像头拍下驾驶员的面部图像序列,然后检测出脸部,从而定位眼睛,再利用PERCLOS算法判定疲劳状态.实验结果表明,该系统准确率高、速度快,可...     

基于自适应块尺寸的H.264时域错误隐藏算法

为提高在视频通信中重建图像质量,充分利用运动矢量的空间相关性、相邻宏块的编码模式信息,提出了一种新的H.264时域错误隐藏算法。该算法根据误码块周围的邻块模式,自适应决定隐藏块的尺寸;对于每个尺寸块,都从多个候选运动矢量集合中选取使外边界对应像素差值最小的运动矢量;并利用运动估计技术更精确地恢复丢失宏块的运动矢量,从而提高所恢复视频信号的质量。实验结果表明：对于不同运动类型序列和不同宏块丢失率,该算法不仅计算量较小,而且恢复后的图像质量均优于传统的时域错误隐藏算法。     

BP神经网络下的限速交通标志实时检测识别

目前已有很多基于交通标志图片进行道路交通标志识别的系统研究,但存在误识别率较高的问题．因此文中基于视频数据对限速交通标志进行检测与识别,实现了限速交通标志的自动检测定位,并采用反向传播神经网络来进行道路标志的识别; 同时,还采用连续自适应的均值漂移算法和光流法进行视频加速．实验表明,新提出的算法在耗时上缩短50%以上,检测识别准确度在90%以上,适用于相关智能识别领域．     

全局运动序列中运动目标的检测算法

针对全局运动视频序列采用灰度投影法检测序列帧间运动矢量,具有图像信息利用充分、计算精度高等优点,文中采用了改进的三步搜索算法有效地提高了运动矢量搜索速度,降低了运算复杂度,同时保持了运动矢量的搜索精度。通过帧间运动矢量补偿将相邻三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位上,利用改进的三帧差分法检测运动目标区域。结合数学形态学的闭运算和填充运算等提取出运动目标。实验结果表明,该方法能够快速高效地从背景变化的视频序列中提取运动目标,具有较强的鲁棒性和准确性。