基于块匹配的视频帧间运动估计算法研究

运动估计是预测视频帧序列的关键办法,通过运动估计所得的视频帧间的运动矢量是衡量运动估计效果的重要评价标准。本文首先介绍了基于块匹配的预测点选择办法,然后对比了全搜索、三步搜索法、菱形搜索法几种常用搜索模板的性能优缺点,为将来的进一步研究打下了基础。     

应用于室内的双目视觉定位算法

为了实现自主移动机器人在室内的精准定位,提出了一种对运动姿态求解过程进行优化且基于特征点匹配的双目视觉定位算法。首先,利用FAST算子提取左右相机采集图像的特征点,并通过BRIEF算子进行特征点匹配;然后,对前后帧图像中的特征点采用BRIEF算子进行特征跟踪,并通过RANSAC方法过滤掉误匹配的特征点;最后,对帧间运动估计求解位姿的过程进行了优化,通过满足匹配要求的间隔最大的两帧图像求解位姿,以减小帧间运动估计产生的累积误差。实验结果表明,在机器人运动缓慢的情况下,该算法有效地减小了帧间运动估计产生的累积误差,提高了定位精度,并基本实现了在室内的定位。     

基于H.264运动估计的信息隐藏与提取

在H.264/AVC标准中的帧间预测阶段,根据1/4像素精度运动估计过程,将分割块的最佳匹配位置与二进制信息相互映射,通过修改分割块的最佳匹配位置实现信息隐藏。在解码端通过判断当前块的最佳匹配块,进行信息提取。隐藏过程中只对最佳匹配位置修改1/4像素距离,对视频质量影响较小。实验结果表明此信息隐藏方式,对视频性能产生的影响较小。     

基于运动场预测的三角形搜索算法

提出一种新的运动估计快速块匹配算法,基于运动场预测的三角形块运动估计搜索算法（PMVTEXBS）.该算法利用序列图像运动矢量场所具有的中心偏置性和空间相关性,结合“足够好就停止搜索”的思想和六边形搜索模式的高速特性,能快速找到匹配点。并且在块失真度量中使用改进的部分失真准则,进一步降低了算法复杂度。实验结果表明,和菱形算法DS、预测运动场自适应搜索算法（PMVAFST）相比,该算法的计算复杂度和搜索点数都有了明显下降;同时,它的图像质量要优于DS算法,和PMVAFST算法相比只有较小的下降。     

基于运动帧补偿的多媒体块匹配稳像仿真实现

在对高速运动目标的多媒体视频采集中,因为风力、高速抖动等原因导致视频和图像采集模糊,稳定性差,需要进行对视频和图像等多媒体素材进行电子稳像处理,提高对图像目标的识别和检测能力。传统方法中采用块匹配方法构建电子稳像算法,因为运动帧补偿效果不好,稳像效果较差。提出一种基于运动帧补偿的多媒体块匹配电子稳像算法,进行GSM随机场建模和进行像素点关联传递迭代优化,将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,求得的全部帧图像对应的运动参数,实现对电子稳像算法改进。仿真实验表明,算法能保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,稳像处理性能较传统方法优越。改进方法在电子侦察、远程目标识别等领域具有优越的应用前景。     

基于块的像素权值叠加帧间错误掩盖算法

由于在网络传输的过程中会伴随着噪声和拥塞的出现,视频数据包在网络传输的过程中经常会丢失或损坏,这会严重影响解码端的视频质量.大部分帧间错误掩盖算法都是为丢失或出错的宏块估计一个运动向量,这可能导致恢复的宏块与周围宏块之间出现边境不连续现象,影响视频质量.为了解决这个问题,提出了一种基于块的像素权值叠加帧间错误掩盖算法,为每一个损坏的宏块估计多个运动向量,利用不同的运动向量重建多个子块,然后将这些重建的块进行权值叠加,合成最终的恢复宏块.试验结果表明该方法优于H.264/AVC中的参考方法.     

基于X264的六边形运动估计算法的改进

在块匹配运动估计中,起始搜索的模板类型和大小影响着搜索的速度,在现有的快速搜索算法中,采用由大到小的模板进行搜索,这种方法在运动矢量较小时,增加了一些不必要搜索的点数.本文在分析X264(X264是一个开源的H264/AVC的视频编解码器)编码模型中4种运动估计算法的基础上,提出了一种六边形改进算法,在保持了原有图象质量的情况下有效的提高编码速度.通过对各种测试序列的实验证明,改进后的算法与六边形算法相比,在重建图象质量和码率接近的情况下,编码速度平均提高了12%,提高了编码器的实时性.     

基于运动信息自适应的运动估计算法

结合分析UMHexagon S和经典运动估计算法,本文提出了一种基于运动信息自适应的运动估计算法。该算法利用宏块的时空相关性实现对静止块的判定,并对其直接停止搜索;依据块的运动类型来自适应选择起始点和模板,对于中、小运动块跳过大模板粗搜索直接进入小模板细搜索。实验结果表明,基于运动信息自适应的运动估计算法的搜索精度接近于UMHexagon S,但是搜索速率优于H.264标准中已有的快速运动估计算法。     

Kalman滤波器在单运动目标自动跟踪中的应用

在系列帧图像中对运动目标以直方图为模型的模板方法进行匹配,由于模板匹配计算量非常大,要想在整幅图像中对目标进行搜索匹配,同时又要达到实时是不可能的。我们对目标状态进行可靠的估计,可以在相对较小的区域内完成对模板的搜索,Kalman滤波器就是一个对动态系统的状态序列进行线形最小方差估计的算法。通过以动态的状态方程和观测方程来描述系统,它可以将任意一点作为起点开始观测,采用递归滤波的方法计算。该算法具有计算量小、可实时计算的特点。     

基于单帧视觉差的运动幅度检测仿真

运动图像幅度准确检测是提高对人体运动目标图像远程识别和跟踪的基础。传统方法中对人体运动图像的幅度检测采用运动帧补偿的运动幅度检测方法,当图像处于快速运动状态出现单帧视觉误差时检测性能不好。提出一种基于单帧视觉差的运动幅度检测算法,并进行仿真实现。进行快速运动图像的视频帧图像采集与预处理,采用基于单帧视觉差分析的方法进行快速运动图像的幅度特征提取,通过电子稳像方法进行防抖动处理,得到运动图像的目标函数运动幅度特征点,构造人体运动的位姿表换微分方程,进行单帧运动图像全局运动估计,提高了对运动幅度的检测。仿真实验分析得出,该算法具有较好的快速运动幅度检测性能,对于运动剧烈的Foreman序列,系统性能提高了1~2 d B,对于运动缓慢的序列Claire,系统性能提高了2.5~5 d B,展示了算法的优越性。     

基于全局运动估计的视频图像拼接在监控系统中的研究

研究摄像头拍摄的序列图像实现实时的全景视图拼接,利用金字塔分层的块匹配方式以及参数仿射模型,快速、精确地估算各帧之间的运动参数,实现了多帧图像的自动拼接,达到实时扩大视频监控范围和视野的目的。     

多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法

提出一种基于伪信息去除的多层曝光图像序列轮廓波域平滑算法,首先设计图像序列块曝光生成和轮廓边缘检测算法,基于非局部均值滤波进行图像特征提取,对图像进行连续性小波变换,得到图像的伪信息中心矩特征,求得多层曝光图像的最大后验估计算子,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,进行特征匹配后得到了去除伪信息的输出图像,实现对轮廓波域平滑算法改进。仿真实验表明,采用该算法得到图像轮廓波域平滑处理后的PSNR最高,保留了图像大部分的细节信息,展示了较好的伪信息去除性能,图像纹理清晰可见,图像的视觉效果更好,实现准确的轮廓波域平滑处理。     

新型宽带无线通信系统的同步算法研究

同步技术在下一代宽带无线通信系统中扮演着十分重要的角色。本文提出了一种针对宽带无线通信系统的新型的同步算法,该算法通过使用相关性较好的ZC序列来定位数据帧以及进行频偏估计。同时,所提出的算法可通过周期ZC序列来对可变帧长进行同步,并能够根据系统的需求来灵活地调整相关参数。仿真结果表明,所提出的算法能准确地定位数据帧的起始位置,并能精确地对频偏进行补偿。     

一种利用色彩空间的块匹配进行动态跟踪的方法

提出了一种利用YCrCb颜色信息提高块匹配精确度的运动估计方法,在对背景、光照等环境条件不是十分理想的条件下,利用这个方法我们可以动态跟踪一个物体。     

基于后缀数组实现Web上生物学数据库的搜索

介绍一种生物信息数据库的搜索算法———QUASAR。该算法采用索引的后缀数组的数据结构,运用移动查询窗口和块寻址的技术,通过查找潜在的近似匹配,能够在搜索序列数据库的过程中快速找到具有强相似性的序列。     

一种去光照干扰的运动目标图像分割算法

对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。     

一种基于北景重建的运动目标检测方法

本文采用改进的背景差法,改变使用多帧序列图像求平均值产生背景图像的方法,利用序列图像的统计信息进行背景重建,对当前视频帧与背景帧的灰度差值图像使用Otsu方法进行二值化处理,产生标记图像以确定运动目标区域,进一步得到运动目标。     

不规则单帧运动图像中三维姿态矫正技术研究

传统三维姿态矫正方法主要依据不同帧运动图像特征进行分析,由于非显著图像边缘容易同噪声混淆,导致不规则单帧运动图像特征受到噪声因素的干扰,图像特征质量降低,无法对运动图像三维姿态进行有效矫正,提出一种应用模糊核估计和仿射变换的三维姿态矫正方法,采用shock滤波器从不规则单帧运动图像中预测出显著图像边缘,对不规则单帧运动图像进行平滑处理,降低噪声的干扰,将显著图像边缘其当成全局图像三维姿态矫正的指导,针对不规则单帧运动图像的图像特征识别模糊问题,基于透视原理以及仿射变换原理,推导出不规则单帧运动图像三维姿态调整的策略,结合测定的运动图像旋转角度,对运动图像左右倾斜、水平旋转和垂直旋转的三维姿态进行调整,实现不规则单帧运动图像三维姿态的准确矫正。实验结果说明,在不同噪声的条件下,该算法可对运动图像的三维姿态进行准确的矫正,具有较强的抗噪性能。     

复杂背景下运动目标检测与实时跟踪

为准确追踪复杂背景下视频序列待处理目标的位置,提出一种基于互相关信息和Mean Shift相结合的目标追踪算法。将待处理帧和背景帧图像从RGB空间转化为GRAY空间,利用背景剪除法获取待匹配帧的基准图像,对基准图像用快速傅里叶变换得到基准图象和模版图像的相关性,结合Mean Shift最终确定目标图像的位置。实验结果表明,该方法在遮挡、环境干扰等复杂情况下均能稳定有效地追踪目标。     

运动目标在复杂背景中的检测

运动目标轮廓的有效提取,对于目标识别和跟踪是非常重要的,但是大量的背景景物增加了目标检测的难度。文中针对复杂背景下红外序列图像的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。首先,通过canny边缘检测算法,对输入图像进行边缘检测,然后把相邻两帧边缘图像进行场景对准,计算出相应的场景平移参数,根据这些参数,平移帧图像后做差分处理。在残差图像中,根据局部熵的图像分割法,对图像进行二值化处理,最终获得了比较完整的运动目标。实验表明,这种方法是有效的,且性能良好。