基于Harris角点全局运动估计的场景锁定算法

场景锁定技术是视频跟踪领域的一个关键技术,需要对图像的全局运动进行估计,常用的运动估计算法由于计算量大、对噪声敏感等因素很难得到实际应用。为了减少运动估计的计算量,提高全局运动估计的精度,提出了一种基于Harris角点全局运动估计的场景锁定方法。将图像分成4×4的16个块,选取每个块中响应值最大的角点,以参考图像角点周围矩形块与待匹配图像进行匹配,然后利用RANSAC算法对角点进行一致性检测,利用最小二乘法解算全局运动参数,最后计算图像之间的累积运动。实验结果表明,该算法运动估计精度高,稳定性好,能较好地实现场景锁定。     

基于稳定Harris置信度的三步搜索数字稳像方法

提出一种基于稳定Harris角点置信度的三步搜索法数字稳像方法.采用三步搜索法策略进行运动参量的计算,对三步搜索法结果使用稳定Harris角点置信度进行约束,提升运动参量计算准确度.针对分辨率为320×240存在±40个像素范围内抖动的车载运动视频进行稳像处理,实验结果验证此方法有效可行.     

基于时间序列预测的电子稳像算法研究

块匹配电子稳像算法是一种稳定性好、准确度高的电子稳像算法.块匹配算法在目标区域中从起始点到匹配点进行搜索时,需要对图像块进行反复匹配,计算量大、实时性差成为限制其应用的主要问题.本文从缩小块匹配算法搜索范围的思想出发,提出了一种利用时间序列预测来确定最优搜索起始点的电子稳像算法.根据图像序列全局运动矢量的内部统计特性,选择合适的时间序列模型;采用AIC准则和Durbin-Levinson递推算法估计模型的阶次和参量,并通过残差检验对模型进行检验和更新.利用建立的时间序列模型和历史数据对当前时刻全局运动矢量进行最优预测,并将其作为搜索起点来进行下一步精确搜索.实验结果证明,时间序列预测方法有效缩小了块匹配算法的搜索范围,使计算速度得到较大幅度的提高,并可直接推广到其它电子稳像算法中.     

一种新的快速运动估计算法

 数字化战场的发展使得红外图像信息的传输量迅速增加，因此必须对图像信息进行压缩处理，运动估计是图像压缩的关键部分。针对运动矢量的分布特点，提出了一种新的运动估计搜索算法，该算法先按照菱形搜索模板进行粗搜索，产生当前步的搜索点，并计算出各点的SAD值，根据最小SAD值是否在菱形搜索模板中心点，确定下一步的搜索方式，直到最小SAD值对应的点为菱形中心点，然后以方形搜索模板搜索，则最小SAD值对应的点即为最佳匹配点，最后得出运动矢量。测试结果表明，本算法比FS算法每帧的搜索速度提高了近20倍，与DS算法相比，搜索速度亦可以提高近20%，有效地节省了搜索时间，且基本上保持了全搜索FSA的性能，适合实时应用的要求。     

一种基于自适应补偿的快速帧速率上转换算法

提出一种基于自适应补偿的快速帧速率上转换算法.算法在塔型结构数据上进行运动估计并利用相邻块运动矢量对上层传递矢量进行修正,减少计算量的同时获得了平滑的运动矢量场.在匹配搜索过程中采用动态调整搜索窗策略,避免了过搜索和搜索不足的问题.运动补偿克服了传统的补偿算法仅采用一种插值方法的不足,根据运动矢量的可靠性分别采用了3种不同的插值方法.为了减少块边缘的失真,采用了重叠块运动补偿的插值方法.在遮挡区域,设计了加权多候选运动矢量插值方法,对前后两帧补偿结果分别赋予不同的权值以减少失真.实验结果表明,该算法与传统算法相比不仅可以大幅度降低计算量,且插值图像的质量有所提高.     

无网格方法中结点搜索算法的改进

在采用无网格方法进行数值计算时,常常涉及到结点搜索问题.在处理复杂区域问题时,求解区域中分布的结点数量非常大.如果用传统的全局结点搜索算法时计算量将十分巨大,因此,提出了求解域分解法以减小结点搜索的计算量.采用该方法时,结点搜索的范围就可以由整个求解域缩减到几个相关的子域中,从而大大地减少了无网格方法计算中的结点搜索时间.用该方法对理想流体的位势流动进行了数值模拟,发现:随结点数的增加,无网格方法所用时间与有限元方法相比越来越大;但与全局结点搜索无网格方法相比,本方法大大节省了计算时间.     

基于MEMS陀螺仪的光学图像拼接

提出了一种利用刚性连接于光学系统的微机械陀螺仪的光学图像拼接加速算法.该方法基于相机投影模型和坐标变换关系建立相机运动与像素坐标移动的关系;根据陀螺仪数据计算拍摄前后两幅待拼接图像期间相机的旋转角度,确定两幅待拼接图中特征点搜索窗口大小;然后基于SURF特征提取算法,提取待拼接两幅图片中的特征点,在搜索窗口内寻找匹配特征点对,避免了全局搜索从而减小计算量,加快匹配速度.实验搭建了硬件平台以验证算法可行性,与传统全局搜索匹配相比,运行时间减少了31%.     

电子稳像的分层位平面全局运动估计算法

提出一种分层位平面匹配的快速全局运动估计算法.算法充分利用多分辨率思想,在每一层选用不同位平面进行匹配以找到运动矢量|利用层内块运动的空间相关性和层间矢量传递性,来自适应地选择搜索起始点|同时设定阈值,对运动矢量满足准确度的子块,直接结束搜索|将所得到的各子块的运动矢量作为集合,根据其统计规律,找到出现概率最大的样本作为正确的全局运动矢量.实验表明,该算法计算速度快,且与块匹配全搜索相比,其误差小于半个像素,能够达到快速准确进行全局运动估计的能力.     

电子稳像的分层位平面全局运动估计算法

提出一种分层位平面匹配的快速全局运动估计算法.算法充分利用多分辨率思想,在每一层选用不同位平面进行匹配以找到运动矢量;利用层内块运动的空间相关性和层间矢量传递性,来自适应地选择搜索起始点;同时设定阈值,对运动矢量满足准确度的子块,直接结束搜索;将所得到的各子块的运动矢量作为集合,根据其统计规律,找到出现概率最大的样本作为正确的全局运动矢量.实验表明,该算法计算速度快,且与块匹配全搜索相比,其误差小于半个像素,能够达到快速准确进行全局运动估计的能力.     

无需线搜索的并行非线性共轭梯度法

给出了一类无需线搜索的无约束最优化并行算法--并行非线性共轭梯度法(NLS-PNCG),用一个固定的公式来计算搜索步长,较常用的共轭梯度法计算量小.并且证明了目的的全局收敛性,给出了数值试验,结果显示NLS-PNCG优于线搜索的非线性共轭梯度法(NCG).     

非线性薛定谔方程的多模局部误差计算准则

提出三种求解多模光纤非线性传输方程的误差估计准则—max,sum,ave准则,将多模误差向量转换为误差标量,基于对称分步傅里叶的局部误差法实现多模传输自适应步长统一变化.通过仿真高斯脉冲在渐变折射率多模光纤中的传输,验证了定变步长方法在不同准则下局部误差与全局误差的性能.实验结果表明三种准则的变步长算法都具有收敛性,且利用sum准则计算局部误差控制步长变化,在相同计算量的情况下能得到更高的数值精度,相同全局误差的情况下计算量相对更少,对进一步提高多模非线性传输方程的计算效率有参考意义.     

基于灰度相关的图像匹配算法的改进

针对目前图像匹配算法中存在的匹配精度不高和匹配速度慢的缺点，对基于灰度相关的2类匹配算法——最小误差法和相关系数法进行了改进。最小误差法采用新的ML距离法，提出动态调整阈值的方法，既保证了匹配精度，又避免了局部噪声的影响；相关系数法对相关系数的计算公式进行了简化，并采用三步搜索策略进行匹配，以达到减少计算量和搜索位置的目的。实验证明：改进后的算法，在保证一定匹配精度的条件下，匹配速度大大提高，能够满足实际应用中的实时性要求。     

MPEG-4视频中运动背景下的目标检测算法

针对由运动摄像机捕获的MPEG-4视频流中的运动目标检测问题,提出了一种直接利用压缩视频码流进行全局运动估计的新算法.算法从全局运动估计的基础出发,利用背景宏块运动相似性的特点快速建立背景宏块集合并采用常用的四参数全局运动估计模型估计运动参数.最后,计算运动矢量残差,通过对运动矢量残差的筛选检测运动日标.算法利用MPEG-4码流中蕴含的运动信息.不需要对压缩流完全解码,较大地提高了检测效率;进一步改善了检测效果.实验验证了提出的全局运动估计算法的检测效率和检测效果.     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过"减少匹配位置"以及"减少匹配位置相似性测度计算量"两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

基于遗传算法的超声信号LMS自适应时延估计

为了克服ＬＭＳ自适应时延估计（ＬＭＳＴＤＥ）算法计算量大的问题,引进遗传算法进行ＬＭＳＴＤＥ的寻优规划,并采取了克服过早收敛的措施。对超声信号进行时延估计的实验表明,该方法大大减少了计算量,并有较高的时延估计精度。     

一种基于检测块动态选择的稳像算法

针对包含运动物体视频序列的稳像问题,提出了一种基于运动目标检测的数字稳像算法.该算法运用估计的全局运动参数补偿帧间全局运动,得到运动补偿前帧和当前帧的差值图像,并将差值图像分割成一系列的前景块和背景块,仅跟踪背景块来估计下一轮的全局运动参数.仿真结果表明,提出的稳像算法不仅计算复杂度低,而且估计的全局变换参数具有相当高的帧间变换保真度,可以用于占据半个像面的动目标的视频序列.     

一种多起点并发式快速运动估计搜索方法

为了提高块匹配运动估计快速算法的搜索速度、精度和鲁棒性,提出了一种多起点并发式快速运动估计搜索方法。根据匹配块搜索的特性,提出了均匀选取多个起始点的方法,同时根据搜索区域的大小制定了自适应的限制条件和进度表,使得算法的收敛速度有了很大的提高。该算法在迭代过程中不但能够接受使目标向好的方向前进的解,而且能够在一定限度内接受使目标恶化的解,这使得算法能够有效地跳出局部极小的陷阱。使用基于TMS320C6415芯片的DSP图像处理系统对抖动视频图像序列进行实验。实验结果表明,当视频图像为PAL制,分辨率为720×576个像素,并且相邻图像间的抖动范围为±40个像素时,使用新提出的方法,匹配参数的计算量不大于使用全域匹配方法计算量的1/8,并且搜索精度远高于其他传统的快速搜索方法。     

数字视频分析中快速边缘检测和运动估计研究

本文研究了将粒子群优化算法同万有引力算法相结合进行边缘检测,利用万有引力原理进行启发函数的计算,指导蚁群运动趋向,快速检测出边缘线,作为图像分析的预处理结果。另外根据视频图像中局部运动集中在图像中部概率较大的特性,提出对图像的几个小区域数据进行全局运动估计,这样大幅度减少了运算量,实验中通过采样四个六分之一原图边长的矩形区域进行全局估计,实验证实了在精度相同的情况下,运算速度提高了九倍左右。     

基于LTS-HD的像素跳跃式快速景象匹配算法

在分析Hausdorff距离特性的基础上,提出了一种两级实时景象匹配算法.与传统各种利用图像多尺度特征的多级匹配方法不同,该算法利用Hausdorff 距离特性直接在原分辨率图像上进行匹配,通过“减少匹配位置”以及“减少匹配位置相似性测度计算量”两种途径缩短匹配时间.跳跃式搜索极大地减少了参与匹配的位置数;而在每个匹配位置,只计算由特征点组成的两个点集间的LTS-HD相似性测度,非特征点不参与计算,从而大大减少了该匹配位置的相似性测度计算量.为了保证匹配准确度,采用由粗到精的两级匹配策略,第一级采用像素跳跃式全局搜索获得粗匹配点,第二级以第一级匹配为基础,在以粗匹配点为中心的δ邻域内局部遍历搜索获得精匹配点.仿真分析表明,提出的算法相比传统的遍历搜索及遗传算法耗时短且定位准确,在实时图存在严重遮挡的情况下仍能正确匹配.     

基于两级压缩感知的脉冲星时延估计方法

为了快速获得高精度的脉冲星累积脉冲轮廓时延估计,提出了一种基于两级压缩感知的时延估计方法.压缩感知主要包括三个部分:字典、测量矩阵、恢复算法,其中字典尺寸是影响压缩感知估计精度的重要因素.针对压缩感知中字典的原子数增加虽能提高估计精度但又带来计算量大的问题,该方法采用粗估计与精估计两级字典相结合,先利用粗估计字典原子间隔大的特点进行累积脉冲轮廓全相位估计,得到预估时延值,再利用精估计字典的原子间隔小且个数少适合局部估计的特点对累积脉冲轮廓进行精确时延估计.理论分析与实验结果表明:两级字典数据量比传统字典小两个数量级,在相同的时延估计精度下,该方法比传统压缩感知方法计算量大幅度减少,是一种能保持高估计精度并有效降低计算量的脉冲星时延估计方法.