Delaunay三角形模型基立体图像编码

立体图像具有2倍于普通图像的数据量,给存储和传输带来了一定的困难,因此对立体图像的压缩和编码非常重要.文中讨论了Delaunay 三角形模型基立体图像编码的各个环节,提出一种可以保持网格拓扑结构不变的视差估计方法.该方法是一个三步迭代过程:首先利用迭代块匹配算法得到较精确的匹配结果;然后利用迭代多边形匹配算法对得到的匹配结果进行优化,使得一些三角形的预测误差最小;最后删除掉视差不可靠的节点.利用变长编码来编码网格节点和视差矢量,并对残差图像利用DCT进行编码.实验结果表明,与基于块的传统编码方法和其他网格匹配算法相比,该方法在获得较高压缩比的同时,解码图像亦具有较高的主客观质量.     

一种基于动态分层更新的多特征融合跟踪方法

针对单一特征的目标跟踪算法和传统的模型更新策略的不足,本文提出一种均值迁移和粒子滤波相结合的多特征融合跟踪方法.该方法通过均值迁移对粒子传播进行优化,根据粒子权值的分布情况自动调节各个特征的融合权值,实现了多特征的有效综合,通过建立目标模型的动态分层更新策略,有效保留了目标和场景的变化信息.实验结果表明,该方法对目标外...     

基于车牌底色识别的车牌定位方法

提出了结合汽车车牌纹理特征分析和颜色特征分析实现车牌定位的方法。以往的车牌定位技术主要是利用了车牌的纹理特征和形状特征，该文提出的方法是先进行纹理分析和形状分析，再进行色彩分析，从而尽可能多地利用车牌模式识别空间中的各种条件。得到边缘清晰整齐的尽可能小的车牌区域。这种方法明显地克服了单用纹理和形状分析时难以解决的车牌区域变大的问题。     

基于边缘特征的图像检索

颜色、纹理和形状等特征已经在基于内容的图像检索(content-based image retrieval,CBIR)中得到广泛的采用,但边缘特征却没有得到应有的关注.在已有算法的基础上,文中提出了一种综合利用边缘幅度直方图和边缘角度直方图进行图像检索的新算法.实验结果证明,该算法能够有效地提高算法的检索精度.     

基于DT模型的运动估计和补偿

文中提出了一种基于ＤＴ模型的运动估计和补偿方法．与传统的ＢＭＡ和规则划分的三角形运动估计和补偿方法相比，文中的方法可明显地提高帧间预测精度和编码效率．     

基于方向线素特征的手写体维文字符识别

手写体维吾尔文字符识别过程,其中一个重要的环节是特征提取,对此提出了一种基于方向线素特征的手写体维吾尔文单字符笔迹特征的KNN分类识别算法。实验表明,此算法是一种简单有效且识别率比较高的识别方法。     

三角形网格基活动图像编码研究——运动估计、运动补偿和残差图像处理

本文深入讨论了三角形网格基（包括DTM和RTM）的活动图像编码方法，包括帧间运动预测及残差图像处理方法等。其中主要涉及三角形网格的分割方法，运动矢量计算和优化方法。实验结果表明，三角形网格基运动补偿比传统的矩形匹配BMA方法有更好的主客观质量。     

对极几何约束下的运动估计和补偿

本文引入摄像机模型中的对极几何关系对三角区域顶点进行运动估计，并分析了基于仿射变换的三角区域运动估计和补偿方法，这与过去的运动估计和补偿方法相比，既可节约一定的计算量，又能提高运动补偿精度。     

基于视觉显著性与文字置信图的场景文字的背景抑制方法

复杂背景是影响场景文字自动定位算法性能的重要因素。为消除背景干扰,本文首先根据谱残差理论获取显著性区域,然后利用基于笔画特征的点对梯度方向差比例图与基于傅里叶谱统计特征的后验概率图取得显著性区域的文字置信图,最后借助图模型融合视觉显著性图、文字置信图与HSI颜色特征最终达到抑制自然图像背景并突出前景文字的效果。在ICDAR2011场景文字定位竞赛数据库与实验室场景中文数据库中的实验结果表明,本算法可较好的抑制自然图像中复杂背景,并有效提升算法的性能。