基于运动和空间方向一致性的视频显著性检测

根据人眼的视觉特点,提出一种基于对比运动和空间方向一致性的算法,用来检测视频序列的显著性区域。在该算法中,首先针对每一帧图像利用sobel算子计算其水平梯度、垂直梯度,然后用光流法计算运动矢量;接着构建三维张量结构,得到每个像素点与周围点的水平、垂直梯度和运动矢量一致性,并对比每个像素点与周边点的一致性;最后把对比结果转化为视频显著图。将该方法与已经存在的方法进行比较,实验结果表明,该方法可以很好地排除背景纹理区域的运动所带来的影响,能够准确地检测出各种运动场景的显著性区域。     

多特征融合的视频火焰检测算法研究

基于视频的火焰检测算法为解决传统感烟感温火焰检测方法受环境制约的问题提供了一条新的路径。通常的视频火焰检测算法主要利用火焰的颜色、形状、频域特征等信息来进行检测,计算较为复杂,往往不能达到实时性。文中结合火焰的颜色、运动特性以及频闪特性,提出一种简单高效的视频火焰检测方法。首先使用ViBe算法提取出视频中的运动区域作为火焰候选区域,以降低计算量,再通过火焰的颜色模型筛选出疑似火焰区域,最后根据火焰的频闪特性建立一个简单的频闪模型,进一步滤除与火焰颜色相似的非火焰运动区域。通过实验证明,该文提出的算法能够检测出不同环境下火焰的发生,且执行效果较高。     

多特征融合的视频火焰检测算法研究

基于视频的火焰检测算法为解决传统感烟感温火焰检测方法受环境制约的问题提供了一条新的路径。通常的视频火焰检测算法主要利用火焰的颜色、形状、频域特征等信息来进行检测,计算较为复杂,往往不能达到实时性。文中结合火焰的颜色、运动特性以及频闪特性,提出一种简单高效的视频火焰检测方法。首先使用ViBe算法提取出视频中的运动区域作为火焰候选区域,以降低计算量,再通过火焰的颜色模型筛选出疑似火焰区域,最后根据火焰的频闪特性建立一个简单的频闪模型,进一步滤除与火焰颜色相似的非火焰运动区域。通过实验证明,该文提出的算法能够检测出不同环境下火焰的发生,且执行效果较高。     

融合多特征的视频帧间篡改检测算法

传统的视频帧间被动取证往往依赖单一特征,而这些特征各自适用于某类视频,对其他视频的检测精度较低。针对这种情况,提出一种融合多特征的视频帧间篡改检测算法。该算法首先计算视频的空间信息和时间信息值并对视频进行分组,接着计算视频帧间连续性VQA特征,然后结合SVM–RFE特征递归消除算法对不同特征排序,最后利用顺序前向选择算法和Adaboost二元分类器对排序好的特征进行筛选与融合。实验结果表明,该算法提高了篡改检测精度。     

基于空间梯度直方图的行人检测算法

为了快速准确地对行人进行检测,提出了一种采用空间梯度直方图作为特征的行人检测方法。该方法首先使用直方图相似性和Fisher准则来衡量所有定义特征的分辨能力,然后选择一些具有强分辨能力的特征来表征行人,使该方法获得了较高的检测率;最后用SVM分类器用来训练从目标和背景中获得的经过筛选的特征。实验结果表明,该方法对行人的检测是快速且有效的。     

一种有效的基于时空信息的视频运动对象分割算法

为实现视频编码标准MPEG-4中语义对象的自动提取,提出一种基于时空信息的运动对象分割算法。在时域上通过双边加权累积帧差和分块高阶统计算法得到目标的运动区域检测模板,以在充分利用时域信息的同时提高算法的速度;在提取空域信息时,先对视频序列的灰度图进行对比度增强处理,然后利用自适应Canny算子获取准确的空间边缘信息;最后进行时空融合,用空域边缘信息修正过的时域运动模板来提取运动对象。实验结果表明,本算法可以快速准确地分割视频运动对象。     

基于运动区域定位的视频水印算法

提出一种基于运动区域定位的视频水印算法.算法采用独立分量分析(ICA)算法,从原始视频的相邻两帧中提取包含这两帧相对运动信息的运动分量帧.根据提取的运动分量帧,定位原始视频帧中相对运动最剧烈的区域,此区域对应至原始视频相邻两帧中的前帧,即为嵌入水印的运动区域.在嵌入水印时,采用基于Watson视觉模型的量化索引调制(QIM)算法,以保证算法的鲁棒性.实验结果表明,本算法在保持视频良好视觉质量的同时,对高斯白噪声、MPEG-2压缩、帧删除及帧剪裁具有较好的鲁棒性.     

基于改进量化约束集的压缩视频超分辨率重建算法

摘要：超分辨率技术是使用低分辨率图像序列来重建高分辨率图像的技术。在压缩视频的超分辨率重建中,量化约束集(QCS)作为编码模型的先验信息被广泛采用。根据窄量化约束集(NQCS)理论,利用量化误差的统计特性,提出了一种改进量化约束集(AQCS)。根据DCT变换后块边界特性,提出了平滑约束集。实验结果表明,提出的基于改进量化约束集的压缩视频超分辨率重建算法较传统的量化约束集,在峰值信噪比(PSNR)和主观图像质量上有不同程度的提高。     

基于运动空间相关性和时间连续性的运动估算快速算法

运动估算是视频信号的帧间预测编码中的一个重要环节,其效率和精度直接影响到编码器的性能。由于全搜索算法搜索速度较低,而很少采用,故目前普遍采用三步法、交叉法等各种快速近似算法,但是这些算法匹配精度较低,而且某些情况下应用效果不好。为解决上述算法存在的问题,在对视频编码中运动物体的空间相关性和时间连续性进行分析的基础上,给出了一种利用运动物体的空间相关性和时间连续性来进行运动估算的快速算法。实验结果表明,该算法计算每个宏块运动矢量所需的平均搜索次数低于三步法,而匹配精度则非常接近于全搜索算法,并且采用该算法的编码器,其总的编码输出位数少于采用全搜索算法的编码器。     

基于空域结构的自适应纹理识别算法

提出了基于空域结构的纹理识别算法。用纹理的基元结构分布与纹理分布字典参数进行了相关及旋转相关比较,得出了纹理归类结果及纹理相似的最佳精度,用可识别纹理参数调整纹理分布字典,使之具有自适应性。实验结果表明,用本算法识别的纹理与视觉识别结果高度一致。     

利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法

为解决在典型相关滤波框架模型中样本信息判别性低引起的跟踪漂移问题，提出一种利用空间结构信息的相关滤波目标跟踪算法。首先，引入空间上下文结构约束进行模型构建的优化，同时利用正则化最小二乘与矩阵分解思想实现闭式求解；然后，采用互补特征用于目标表观描述，并利用尺度因子池处理目标尺度变化情况；最后，借助目标运动连续性进行目标受遮挡影响情况的判定，设计相应的模型更新策略。实验结果表明，在多种典型测试场景中所提算法的准确率较传统算法提高了17.63%，成功率提高了24.93%，可以取得较为鲁棒的跟踪效果。     

基于自适应变结构信息滤波的目标跟踪算法

目前目标跟踪算法采用的交互多模型,大多是通过固定模型之间的切换来完成目标跟踪,这容易出现模型集与目标真实运动不匹配问题,降低目标跟踪的精度。同时,现在大部分观测平台都能提供多传感器量测,这要求跟踪算法能对不同量测信息进行高效数据融合。针对上述问题,提出一种基于自适应变结构多模型和信息滤波的跟踪算法,它由少量模型构成模型集,通过在线更新模型集参数以自适应目标真实运动,采用无迹卡尔曼信息滤波融合多传感器量测信息,实现对目标的跟踪。仿真结果表明,该算法可以有效融合多传感器量测信息,自适应匹配目标真实运动,实现对目标稳定的高精度跟踪。     

基于内部结构MPOMDP模型的策略梯度学习算法

为了提高MPOMDP模型的知识表示能力和推理效率,提出一种基于Agent内部结构的MPOMDP模型。该模型能表示Agent的内部结构及其时间演化,并通过将系统联合概率分布表示成每个Agent内部变量集的局部因式形式,以提高模型的推理效率。将GPI-POMDP算法扩展到基于内部结构的MPOMDP模型中,给出基于内部状态的多Agent策略梯度算法（MIS-GPOMDP）,来求解基于内部结构的MPOMDP。实验结果表明MIS-GPOMDP算法具有较高的推理效率,且算法是收敛的。     

基于空间加权的虚拟视点绘制算法

在自由视点视频系统中,如何能在视频终端得到高质量的视频图像已成为基于深度图的绘制（DIBR）技术所研究的主要任务,其中虚拟视点像素插值是该技术中影响绘制质量的一个重要环节。针对虚拟视点绘制标准方案中存在的问题,提出了一种基于空间加权的像素插值算法。它是通过对多个投影像素点的深度值和水平方向绝对距离进行加权操作来实现像素插值的。在插值过程中,该算法考虑了不同区域投影像素点个数对像素插值准确性的影响,从而剔除了部分失真像素点,并且在图像输出前还分别对左、右参考虚拟视点进行了失真检测和矫正。实验结果表明,该算法改善了绘制的主、客观质量,其中,PSNR平均提高0.30 dB,SSIM平均提高0.001 3。因此,该算法可以有效地抑制像素插值过程引入的噪声,提高像素插值的精度。     

基于结构张量的Non-Local Means去噪算法研究

非局部平均是当前一种新兴而有效的图像去噪方法。为了能充分利用数字图像局部几何结构的自相似性,同时由于结构张量可有效刻画数字图像的局部几何结构特征,进而提出了基于结构张量相似性度量的非局部平均去噪算法。实验结果验证了该算法抑制噪声的有效性,同时能很好地保持边缘等细节特征,峰值信噪比得到有效提高。     

DVC中基于块小波变换的边信息生成算法

在运动补偿内插生成的初始边信息基础上,根据图像的时空相关性,自适应地判断块小波变换方式,传送不同地小波系数辅助解码端生成边信息。实验结果表明,对于不同的视频序列,该算法在一定程度上能有效改进边信息的生成质量。     

纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法。首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值。实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48~2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004~0.028,获得了较高的客观评价数据。该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果。     

基于空间划分和线性规划的快速碰撞检测算法

为提高在复杂环境下多物体碰撞检测的速度,提出基于空间划分和线性规划的快速碰撞检测算法。该算法首先用均匀网格法来确定处于同一单元格内的对象,然后利用线性规划的方法对处于同一单元格内的对象进行精确测试,并实时得到碰撞检测的结果。实验结果表明,与传统的碰撞检测算法相比,该算法可以缩短计算时间,提高了碰撞检测的效率。     

基于LBP和稀疏表示的天际线检测算法研究

天际线的检测在视觉导航、地理位置标注中具有重要的作用。提出一种基于LBP（Local Binary Pattern）和稀疏表示融合算法用来检测输入图像中的天际线。首先对图像作灰度化处理,接着对训练样本图像天际线相邻像素点坐标建立3×3的特征提取区域,根据LBP特征统计直方图建立天际线LBP特征向量,得到字典;然后在测试样本上依次搜索3×3区域中的像素点,通过稀疏分解系数计算重构误差,根据重构误差阈值的设定判断此区域为天际线区域,从而得到此区域中的天际线坐标。提出的算法在内华达大学机器视觉实验室Web Set数据集上进行了测试,实验结果表明：提出的算法能有效地检测出输入图像中的天际线像素点坐标,具有较好的有效性和时效性。