一种基于HOG的粒子滤波行人跟踪算法

在智能视频监控领域,作为人体运动分析重要内容的行人跟踪正受到广泛关注.在实际视频监控中,利用运动摄像机拍摄会造成背景运动与行人尺寸变化,增加行人跟踪的困难.针对这一问题,为改善实现动态背景下的行人跟踪效果,文章提出了一种综合应用梯度方向直方图(HOG)和粒子滤波的行人跟踪算法.此方法以粒子滤波为跟踪框架,利用小型化的改...     

基于物理模型的雾天图像复原新方法

由于雾天场景的能见度很低,因此为了保证视频监控系统的正常工作,需要对视频图像进行去雾处理。根据光学原理,雾天条件下场景的能见度下降是与场景深度呈指数关系的,鉴于现有的基于物理模型方法的去雾效果不够理想,因此提出了一种新的基于物理模型的图像复原方法,该方法首先对雾天场景的光学成像建模;然后借助于一张晴天和一张雾天场景的参考图像,计算出场景各点的深度比关系,最后利用深度关系复原雾天图像或雾天视频。实验结果证明,该方法是有效的和实用的。     

基于轮廓特征的车辆遮挡检测和分离算法

在交通场景下进行多目标跟踪时,如何正确检测出车辆间的相互遮挡是影响车辆跟踪结果的影理论分析交通场景的三维几何投影特征.用长方体投影轮廓模型对车辆进行建模,重构其三维投影轮廓,以进行遮挡的检测和分离.与以往的方法相比,它在估计出的车辆外形轮廓基础上进行遮挡检测,不需要匹配操作,计算量较小,并能解决基于匹配的方法无法对付的初始遮挡问题.用实验验证了该算法的有效性.     

采用UKF建模的实时背景提取和运动阴影检测

实时运动物体分割是实现智能视频监控和视频交通流量检测等视觉系统的基础。目前,影响运动检测的因素主要有两个方面,一是背景建模的准确性;二是运动阴影的干扰。提出了基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的背景提取和阴影检测方法,构建整体的运动物体检测框架。该方法通过对背景和阴影建模,分别从帧间差分和背景差分两个层次综合分析像素值的动态变化特性,并利用色彩和亮度变化特性检测出运动阴影,最后借助UKF对两个模型参数进行在线更新,实现实时的运动物体分割。与现有算法相比,该方法背景跟踪速度快、运动检测效果好、计算量较小。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

基于局部特征的体切片自适应重建

利用插值点附近体素的1、2阶导数来描述体数据的局部特征，再依据特征的类型把空间区域分为常数、线性和非线性区域，并对不同的区域施用不同复杂度的滤波器，可以获得高精度的体切片．实验表明，与传统的线性插值相比，该方法可以重建更高质量的图像；重建效率也比单纯使用复杂滤波器高．     

交通场景中分块阴影检测算法研究

提出一种分块阴影检测算法,并描述了算法的实现,实验表明该算法克服了传统的边缘检测算法的缺点,阴影检测效果比传统算法更好。     

构造多分辨率小波表征QRS综合波的频率分布特性

本文讨论了用多分辨率分析(MRA)方法构造具有良好频率特性的带限正交(FLO)小波。并根据小波系数的能量在不同分辨率下的分布,定义了一种能够反映ORS综合波频率成分分布的特征参数。通过对MIT心律失常数据厍中波形的测试,结果显示室性QRS波的值通常小于正常的QRS波。并且该参数,特别是采用FLO小波计算时,能够明显区分正常和室性心搏,并有较强的抗干扰能力。