视频流中运动对象提取和生成技术

通过采用运动变化区域检测和边缘检测技术来生成视频对象。该方法通过估计相邻两帧的差分图像中相对噪声的特征参数对相对噪声进行滤波,从而自动地检测出运动变化区域;在检测出运动变化区域后,利用运动变化区域和边缘检测的结果,可以确定运动对象的边界位置;最后,根据运动对象的边界位置生成视频对象。     

一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法

提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。     

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。     

基于复小波光流法和利用平均算子的二次三帧差法的运动目标检测方法

针对机器视觉系统中快速运动目标的检测问题,提出了一种结合复小波光流法和利用平均算子的二次三帧差法的运动目标检测新算法。首先,在考虑算法复杂度的情况下,选择图像中的Harris角点作为特征点计算光流信息;然后运用复小波光流法对运动目标进行更精确的运动估计,为了得到更完整的检测区域,同时引入改进三帧差法作为光流法的补充。改进的二次三帧差法通过平均算子滤波,能较好的抑制噪声,消除背景变化带来的干扰。通过QT和OpenCV搭建的平台,利用该算法对快速运动目标进行检测,结果表明:该算法能检测出动态背景下快速运动的目标,其检测率高于90%,虚警率低于10%,证明了算法的有效性和实用性。     

局部背景边缘干扰下运动视频完整轮廓检测方法

针对传统相邻帧差算法在对轮廓检测过程中无法有效解决局部背景边缘干扰的问题,提出基于高速并行细化算法的运动视频完整轮廓检测方法.基于Sobel算子对运动视频轮廓进行粗检测,通过形态学后处理对粗检测获取的运动视频目标轮廓进行腐蚀运算,过滤其中的噪声,使图像边缘向内紧缩;采用两次膨胀处理恢复并增强运动视频目标图像的连通区域,引入高速并行细化算法对图像进行细化处理,采集图像骨架,并获取线条平滑的完整运动视频目标轮廓图像.结果表明,所提方法检测出的运动视频目标轮廓更为完整、清晰,并且检测效率高.     

一种基于变化区域检测的 运动对象分割算法

文章针对在变化区域内运动对象的分割，提出了一种基于块的帧差处理方法，对差分图象进行噪声分析和能量分析，利用块矩和能量的双重约束来检测变化区域。后续的空间分割时，在变化区域外接矩形内用区域生长法修正检测结果，取得具有精确边界的运动对象。实验结果表明这种算法兼顾了实时性和精确性，能有效地分割出视频序列中的运动对象。     

基于改进DRLSE的运动目标分割方法

为了得到精准、连续的运动目标轮廓,提出将帧间差分法和改进的距离规则水平集演化(DRLSE)方法结合应用于运动目标分割.采用帧间差分法得到运动目标的初始轮廓;使用在能量泛函的外力项中融入运动序列时空变化信息的DRLSE方法进行轮廓演化,避免演化受背景边缘干扰,得到精准的运动目标轮廓;根据精准目标轮廓的反馈估计运动方向,并结合帧间差分法为后续的DRLSE提供一个较佳的初始轮廓,能显著提高运动目标的分割速度.实验结果表明,与现有算法相比该改进方法能够更精确、更快地得到运动目标轮廓.     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法．在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标．当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标．其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38．6％．另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测．实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37．6帧,达到实时处理要求．     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

基于纹理分析的自适应超声影像衰减补偿

针对人体组织衰减超声波所引起的超声图像整体亮度不均匀、组织结构模糊、难以辨别问题,首次提出一种基于图像纹理分析的自适应超声衰减能量补偿技术.首先描述超声波在软组织传播时能量的衰减模型,并引入组织的声衰减系数以及深度方向衰减能量的补偿量等概念.在介绍2维共生矩阵以及1维和差直方图表示的图像纹理参数后,阐述了准确估计组织声衰减系数及合理补偿超声衰减能量的基本原理.最后,通过已知声衰减系数的仿组织超声体模和人体组织超声影像做试验验证.实验结果不仅估计出准确的组织声衰减系数,亦可得到灰度值一致的超声影像.     

沿航向运动补偿的几何形变校正

进行沿航向运动补偿后SAR图像存在几何形变．影响于图像拼接和多波段SAR图像融合．对沿航向运动补偿后的几何形变量进行了推导。提出一种校正沿航向运动补偿后几何形变的方法．该方法利用多普勒调频率的扰动项构造相位补偿函数进行运动补偿。根据多普勒调频率计算目标在理想情况下的位置．以及经过沿航向运动补偿后相对理想情况的位置偏移量，对SAR图像插值完成几何形变校正．采用仿真和实测多波段数据验证该方法的有效性．     

海洋钻柱运动补偿的非线性动力学分析

深海钻井作业中使用运动补偿装置对钻柱运动进行补偿,补偿后钻柱受力及运动将产生较大的变化.本文采取有限元分析方法对运动补偿后的钻柱进行非线性动力学分析.分析结果表明,运动补偿后的钻柱是安全的,而补偿装置的受力在海水的影响下发生了较大的变化.     

基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪方法

简述了近年来主要的人脸跟踪方法,提出一种基于帧间差分与静态特征相结合的人脸跟踪算法。算法利用视频图像的运动信息做帧间差分确定人脸搜索的矩形区域,利用肤色模型提取肤色区域,通过积分投影确定人脸的椭圆范围,并对矩形范围内图像做边缘提取、膨胀等处理,通过水平积分投影获得人脸特征曲线,并通过特征曲线验证椭圆范围内是否存在人脸,实现人脸自动跟踪。     

基于运动和彩色信息的人脸定位方法

提出了一种用于视频会议及可视电话的头肩序列图像人脸定位方法。该方法利用序列图像的运动信息，在帧间差分的基础上进行二值图像边缘提取，利用人的头肩办吧及彩色图像的色系坐标变换进行运动的人脸定位。实验证明该方法能够自动执行头肩分割，人脸定位，简单快速而且有效。     

一种低分辨率视频实例分割算法的研究

由于图像采集设备的限制和采集条件不佳等原因,在现实中很难获得高质量的图像,尤其是视频图像.现有的实例分割算法在低分辨率(low resolution,LR)视频中达不到理想效果.另一方面,现有复杂的实例分割模型很难直接应用于移动设备上.该文基于MobileNet建立了一种高效的轻量化实例分割模型.同时,针对低分辨率视频...     

融合运动和统计特征的静态目标检测

为了解决大部分时间处于相对静止状态目标的智能监控,提出一种融合运动和统计特征的静态目标检测方法.该方法采用行列错位减图像的帧差来提取目标运动特征,根据目标模型和候选区域的统计特征匹配检测目标,利用运动特征和模板的相似性度量动态更新模板.通过积分图优化特征提取及对强光抑制,提高了算法的实时性和鲁棒性.     

基于内存映射的ENVI标准格式影像指定块数据快速读取

针对遥感影像海量数据存储问题,提出了一种基于内存映射的指定块数据快速读取方法,并通过OpenGL对ENVI标准格式的遥感影像海量数据快速读取予以验证。实验结果表明,基于内存映射的方式能有效地解决遥感影像海量数据指定内容的快速读取问题。论文还对内存映射的原理以及基于OpenGL显示的ENVI标准格式遥感影像数据读取程序实现细节进行了描述。     

弹载SAR下降段成像算法研究

弹载SAR下降段成像中,弹体较大的下降速度和加速度将导致SAR回波信号的多普勒调频率沿方位向变化,影响方位聚焦.针对该问题,提出了一种利用方位非线性变标(NLCS)的弹载SAR下降段成像算法.该算法在距离徙动校正和距离压缩处理之后,通过引入方位非线性变标操作,补偿变化的多普勒调频率,并校正图像方位畸变,从而改善了方位聚焦深度和聚焦质量.数据仿真结果验证了算法的有效性.     

基于自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法

电容层析成像图像重建是一个典型的病态问题,它的解是不稳定的.为了对这个不适定问题进行求解,在分析电容层析成像基本原理的基础上,提出了一种自适应权重粒子群的电容层析成像边界灰度补偿算法.该算法通过引入粒子群的平均绝对速度与理想速度,自适应调整粒子群优化算法中的参数,对成像后图像边界周围的灰度进行补偿.数值实验结果表明,同线性反投影和共轭梯度算法相比,进行边界灰度补偿后的图像兼备成像质量高、边界均匀稳定等优点,为ECT图像重建算法的研究提供了一个新思路.