二维视频序列转换为伪3D视频的方法

本文提出了一种二维视频到三维视频的转换方法。采用时域和空域相结合的方法,根据边缘信息．从图像序列中提取运动对象。对二维视频序列来说,其本身并不包含有视差信息,但是可以根据运动信息来估算视差。本文中采用基于三角形网格的浓密视差提取方法来估算。根据双目立体视觉原理和立体显示技术．我们将二维视频帧经过变换,得到伪三维立体视频帧,并合成视频序列。     

实时全景视频拼接技术研究

随着计算机技术的飞速发展,计算机视觉得到了广泛应用,并且已经越来越接近人眼的认知水平。提出了一种全景视频监控系统模型,使用同步镜头实时采集图像帧,将相应图像拼接出全景图像。研究了基于特征点检测的图像拼接算法—surf算法,在实际应用中对特征点描述符方式进行改进,实验结果表明,在使用改进surf算法后,拼接效率明显改善,提高了实时播放应用的实用价值。     

图像/视频的元数据模型研究

图像/视频通常由不具有描述符号的数据流组成,具有多种多样的格式。为解决图像/视频等信息在资源组织上所面临的问题,本文提出了一个结合都柏林核心的图像/视频的资源描述框架结构,利用基于r帧的视频分割技术对模型进行改进,并采用基于内容的图像检索技术对模型进行了推广。     

视频解码中的水印算法研究

提出视频解码过程中一种水印算法的实现过程．该算法根据视频图像解码过程的信息，对每一个像素系列计算可信度因子，据此完成视频图像的准确性和可靠性验证，这种方法不改变水印嵌入的条件，通过引入的可信度因子提高系统检测验证信息的精确度。     

基于视频的虚拟环境绘制技术研究

基于视频的建模和绘制方法——VBMR(video based modeling and rendering)是在基于图像绘制技术和多媒体技术基础上发展起来一种绘制算法。从技术研究和实际应用两方面出发，对基于视频绘制技术的特点、发展状况和实际应用的可行性等进行了分析，指出它具有采样简单、绘制信息重大和容易实现大范围的平滑漫游等优点。为虚拟环境追求真实感和降低复杂度提供了一个很好的方法。     

基于特征提取的视频预处理方法

针对现有视频识别算法对不同帧中同一对象反复分类、反复识别问题,提出一种基于特征匹配的预处理算法。该算法将前一帧中已识别物体的图像特征与下一帧画面提取出的特征相比较,找出下一帧中已经被分类或识别过的物体,并将其剔除,达到压缩输入视频画面尺寸、提升视频处理效率的目的。为了验证算法的预处理效果,对两组道路图形进行实验,结果表明,该算法平均降低85%的画面尺寸,视频画面处理时间平均降低5%。     

基于最小二乘法B样条曲线的视频去雾研究

针对现有视频图像去雾存在信息丢失导致视频抖动的问题,提出了基于最小二乘法的B样条曲线的视频去雾方法 .首先,利用快速Harris角点检测提取视频关键帧的特征点;其次,对视频序列图像帧的特征点进行匹配;再次,基于最小二乘法利用关键帧像素点的估计非关键帧对应像素点的值点;最后,输出稳定完整的视频序列.实验结果表明,该算法利用曲线构建对特征点的处理能够有效地消除视频抖动现象.     

一种监控视频分段的方法

本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析．     

一种改进的卷积神经网络算法在交通视频图像识别中的应用

本文提出了基于一种改进的卷积神经网络算法,并将该算法应用于交通视频的图像识别。首先,利用Canny算子改善交通视频中车辆的边缘识别检测效率;其次,利用局部结构图LTP算子去除光线影响,提取图像纹理特征;最后,通过改进传统卷积神经网络算法,识别交通视频图像。实验表明,本文构建的LTP-微卷积神经网络大大地提高了交通视频图像的正识率。     

视频图像侦查中视频信息内容分析

随着我国国民经济水平的提高,科学技术的不断进步,视频图像侦查技术已经可以熟练的应用到警察侦查工作中,但是在具体的调查取证中,对获得的视频信息内容进行有效的分析是至关重要的。需要办案人员结合整个案件的过程和全部细节进行搜索,把涉案人员的图像、涉案的车辆图像、以及涉案的物品信息都调查清楚。     

MPEGator获取视频素材的方法与技巧

我们知道,多媒体制作离不开素材的处理。所谓多媒体素材是指传播信息的基本材料单元,包括文本素材、图形(图像)素材、音频素材、视频素材、动画素材。如何得到图像清晰、画面精美的直观、形象、生动的视频素材?笔者长期使用MPEGator视频捕捉卡(简称捕捉卡或压缩卡)获取视频素材,现在就谈谈其使用方法和技巧。一、捕捉原理MPEGator压缩卡具有S-Video、合成(Composite)及立体声音频接口。可对电视、摄像机、录像机、CD唱机等外接设备的信号源进行实时捕捉为MPEG-1视频、音频及系统层数据,并压缩成MPEG格式。压缩时可进行亮度、对比度…     

鲁棒的广告视频检测技术研究

将基于自适应双阈值镜头检测算法与电视节目的音频特征相结合,本文提出了一个鲁棒的电视节目广告片段检测算法.首先采用将自适应双阈值镜头检测算法分割出电视节目和广告视频镜头.为了提高镜头边界检测的准确率,本文提出将音频切变信息融合到镜头边界检测算法中.最后利用非对称AdaBaost算法对镜头进行分类,得到无广告视频的完整电视节目.实验结果表明此广告视频检测技术具有实用性.     

基于QT的远程视频监控系统

针对传统视频监控系统的图像显示质量低、设备灵活性不足的缺点,人们对视频图像信息的完整性、准确性提出了更高的要求,结合视频监控、嵌入式等技术,提出基于QT的远程视频监控系统。使用Linux操作系统搭建环境,通过采用USB摄像头连接在ARM开发板进行采集视频图像数据,用TCP传输协议通过网络传送给客户端,使用QT软件设计进行视频显示,最终通过交叉编译工具将系统移植到ARM开发板。该系统具有实时性强、可扩展性强、灵活性高等优点。     

一种视频防抖的车辆检测算法

为解决由于道路颠簸、车辆自身抖动导致视频帧图像模糊而影响车辆检测效果的问题,采用基于特征匹配的光流法结合SURF特征点提取算法对车载视频进行防抖预处理,再将增稳后的视频序列传入训练好的YOLOv4框架进行车辆检测.在KITTI数据集上对该算法进行验证,最终识别准确率达96.5％.通过对比防抖前后测试结果发现,建立的防抖...     

H.264/AVC视频容错传输的菱形FMO分布方法

图像压缩技术是基于在空域,时域或者频域上移除数据冗余的算法。它相当大地减少了数据转换率,但是随之的视频压缩信号对于传输误差更加敏感。差错恢复技术相对于通道误差增强了视频比特流的鲁棒性。在H.264/AVC的条带编码作为一种差错恢复技术之一被用于限制接收视频品质的数据丢失效应。有一种模式非常重要,它是将图像的宏块分配成不同的条带组,并能够提供不同的差错恢复标准。该文将深入分析这一类分散类型的灵活的宏块顺序(FMO)模式性能,并提出一个定义明确的系统模式,可以更完全地挖掘宏块顺序中离差概念从而克服误差损失。仿真结果显示:新的改进方案的性能优于传统模式。     

基于宏块划分的视频水印算法

研究一种针对H.264编码的帧间预测块划分视频水印算法,该算法先对水印图像进行二值处理,然后在H.264帧间预测编码时根据水印二值序列选择不同的区块划分,并将水印值嵌入进去.实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性.     

基于无线传感器网络的视频编码传输性能研究

提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码例如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准(H.264等)相比,该编码方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明该编码方案能够较好的应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

H.264视频编码器在DSP芯片的实现

H.264标准的提出满足日益增长的视频应用对运动图像更高的压缩性能的需要,极大地降低了发送视频图像所需要的带宽,适用于多样化的网络环境。采用TMS320DM642实现H.264编码器是一种快速有效的方法,具有多视频处理功能、接口丰富、算法灵活和可根据视频信号处理的特点进行优化等优点。本文主要论述了采用TMS320DM642芯片实现H.264视频编码器的硬件设计及在DSP/B IOS操作系统中实现H.264编码器的软件设计,本系统设计的编码器能够脱离计算机,实现CIF格式视频流的实时编码。     

基于视频七阶距特征的内容检索方法

为了能准确地在视频媒体中寻找到所需要的信息片段,提出了一种基于视频图像七阶矩特征的内容检索方法.通过计算图像的七阶矩特征,并以此替代视频每帧图像的信息,对视频中每帧图像及其前一帧的七阶矩特征向量进行比对,计算两者距离,当两者欧氏距离超过某一给定阈值时记录下该帧在视频中的位置,且定义该帧为视频的一个关键帧,并以此为据建立视频文件的带时间标记的关键帧七阶矩向量序列.继而通过对视频流和目标视频的七阶矩序列位置的比对和对应七阶矩距离的计算,确定在视频流中是否包含目标视频,以此实现在视频流中对于目标视频的检索.使用实际视频为例对方法进行验证,效果良好,结果准确,方法还具有较快处理速度和较少的内存消耗,可用于实时处理领域.     

视频噪声方差估计算法研究

针对传统差分视频噪声方差估计算法在处理运动前景变化较大时,容易把视频实际信号分量也当作噪声,使得噪声估计结果偏大的问题,提出了一种改进的噪声方差估计算法。该算法不仅利用了静止图像在空间上的相关性和视频序列图像在时间上的相关性,而且还自适应地选取帧差图像中大部分像素的差分值用于估计噪声,使得估计结果更加准确和稳定,达到更好的视频去噪性能。