一种基于对象几何形状的视频抗误码方法

针对压缩视频流中的误码,提出了一种新颖的基于对象几何形状的视频抗误码方法.首先,在编码端通过比较帧间编码帧内邻近宏块的运动向量差异获得粗略的对象几何形状信息,以对象标示图表示;再把它以与标准码流兼容的方式嵌入到压缩码流里去;最后,在解码端利用它帮助精确的构造错误宏块的运动向量.试验结果表明,该方法对于即使大量连续slice出错的情况仍能获得比较好的掩盖效果,而增加的运算复杂度和传输负载量都不大.     

智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计

提出了智能视频监控中基于机器学习的自动人数统计系统.该系统通过机器学习的方法对视频序列中人的头肩部位进行准确地检测,克服了传统检测方法如连通域分析和简单模板匹配的不足,对光线变化和人群拥挤等问题具有较好的稳健性,在对具体场景的初步测试中取得了较满意的效果.     

基于红外目标提取的夜视图像融合实时系统研究

研究的图像融合技术是以微光图像作为背景,红外图像作为目标,两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果,红外图像经过预处理后,用改进的Otsu算法进行图像分割来实现目标提取,提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在OLED上显示。融合后的系统实时性好,既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景,也可得到对比度明显的红外伪彩色目标,对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。     

采用分裂Bregman的空间邻近目标红外超分辨算法

利用红外成像系统跟踪空间邻近目标时,目标在红外像平面的成像相互交叠形成簇状像斑,导致跟踪系统无法有效分辨这些目标。基于稀疏重构的超分辨方法是一种将稀疏重构技术应用于处理邻近空间目标分辨的单帧超分辨方法,能够有效估计目标个数和位置等参数。针对二阶锥规划方法求解基于稀疏重构的超分辨模型计算复杂度大、效率低的问题,提出采用分裂Bregman方法求解该超分辨模型,先通过引入辅助变量将原问题转化为一系列易于求解的子优化问题,然后利用交替最小化方法求解每个子问题,最后分析正则化参数的合理设置,从而实现对超分辨模型的最优化求解。仿真实验结果表明,所提方法能够有效求解基于稀疏重构的超分辨模型,在保证分辨像斑中目标个数和位置参数的前提下,计算耗时缩短了8%,有效提高了求解效率,便于工程实现。     

改进的基于弦切变换的目标检测方法

在计算机视觉中形状是目标识别和检测的重要特征,针对目前许多基于形状特征的检测方法信息不够丰富,容易受边缘缺损变形等方面的影响,不具有局部特性,尤其是在许多复杂环境下很难实现对目标的正确检测等不足,提出了一种基于弦切变换理论在有限的目标边缘点信息基础上提取几何形状特征及相应的目标检测方法。该特征具有平移、旋转以及缩放不变性,基于此特征进行的目标检测能有效的得到目标的中心位置以及相关的二维运动参数,即使在一些复杂环境以及目标边缘部分失真或缺损的情况下也具有一定的鲁棒性。但由于边缘本身容易受到图像质量、对比度以及量化误差等影响,从而影响算法的精度。因此,文中通过融合丰富的灰度信息,使表征目标的特征更加丰富和完善,在形状和灰度的共同约束下提高检测的正确率和精确性。通过对多组图像序列进行仿真实验,结果表明了算法的有效性,及其在准确性和精确性上的提高,改进后待测目标与模板之间的匹配率可达90%以上。     

一种对光照变化鲁棒性的彩色目标检测方法

彩色目标检测过程中由于环境光照的变化以及分布不均匀会造成物体反射光的改变,使得检测效率降低.彩色目标检测中最常见的光照影响是光照强度的改变和检测区域强度分布不均匀.本文对颜色生成基本过程进行考察,发现在很多应用中可以用简单的的DELTA函数近似传感器的响应函数.在此基础上用一个有限维向量量化光照变化,对像素进行补偿,提高对光照变化的适应能力.并用实际应用结果说明其合理性.     

动态背景下运动目标的检测与跟踪

研究运动背景下动态目标的检测与跟踪问题,介绍了一种基于图像相位相关配准算法,采用具有高速运算能力的DSP系统实现方案。实验结果表明,该系统能够有效地检测到运动目标,且具有较强地抗干扰能力。     

基于多分辨率格网的三维物体识别方法

本文首先提出了一种改进的三维物体表达方法,它将一个三维物体表面网格与其它表面网格的几何关系表示为一个二维矩阵,称为距离角度图.这种表达能够描述任意形态物体,抑制杂乱背景和遮挡,几何意义直观,且适应不同分辨率、非规则的三角格网.然后,以这种表达方法为基础,本文阐述了一种基于多分辨率格网的,由粗到精的三维物体识别方法.它先在场景和模型的低分辨率格网上进行粗匹配以得到模型候选集合,之后在已匹配网格的高分辨率格网邻域上筛选模型候选集合,最后综合考虑多个网格对应的模型候选以得到最终模型候选的确认和验证.这种识别方法具有运算量小,准确可靠等优点,实验证明该方法正确有效.     

基于Struck算法的遮挡目标跟踪

Struck算法是近年来综合性能较优的视觉目标跟踪算法,但对于较大比例遮挡或全部遮挡情形,算法性能下降明显.通过对Struck算法的分析发现,当遮挡出现时算法分类器会引入错误信息,从而导致跟踪失败或者跟踪漂移.在Struck算法框架的基础上加入遮挡判断机制,在检测到较大比例遮挡后停止分类器更新,并通过缩放搜索样本的尺寸解决目标尺寸快速变化导致的遮挡检测虚警;对于具有一定运动信息的目标,通过卡尔曼滤波器进行预测解决目标全遮挡后的持续跟踪.实验证明,提出的算法框架对遮挡情形下的目标跟踪具有较高的鲁棒性.     

基于最优控制极小值原理的加热炉控制

以微型加热炉为被控对象,以工控机IPC、51系列单片机调节仪为硬件,以Kingview组态王、KingACT软PLC、单片机汇编语言为软件,应用最优控制极小值原理的算法进行控制.本应用不仅具体构建了一个实用的二级分布控制系统,还为覆盖大部分典型工业应用的控制系统和系统集成提供了廉价通用的实验实训平台.文中介绍了系统组成、对象数学模型的建立、采用飞升曲线法在线测试对象特性参数、最优控制算法的建立以及具体算法的实现.