基于积分图像的人体肢体检测算法

 为了实现视频序列图像中运动人体肢体的检测,提出了一种基于积分图像和类哈尔特征的检测方法,类哈尔特征(Haar like feature)因其固有的特点,适用于检测矩形或类矩形的图像区域,积分图像的特点是可以利用类哈尔特征快速定位人体肢体在图像中的位置。积分图像用于表示视频中的原始图像,边缘检测模板与原始视频每一帧进行卷积之后,通过累加计算可以得到该图像的积分图像,然后利用类哈尔算子,根据设定的阈值,即可以准确定位人体肢体位置。实验结果表明：该方法较背景减除法检测人体肢体准确。     

基于相似度的立体图像对中右视点图像质量评价方法

结合立体视频中左右视点图像序列之间的关系、模糊数学方法以及客观图像质量评价的特点,提出了一种用于立体视频图像中右视点图像进行质量评价的方法.该方法对在解码端通过重建左视点的图像序列对生成右视点图像序列进行基于相似度的图像质量评价.实验结果表明,该方法能较好地反映立体视频右视点图像的质量水平.     

船载摄像系统的一种电子稳像算法

提出了一种新的船载摄像系统的电子稳像算法———水天线稳像算法。算法的模型是基于船载摄像机运动和视频图像运动关系建立的。介绍了水天线的特点以及水天线稳像算法的实现,并利用水天线稳像算法对船载摄像系统获取的视频图像序列进行了稳像处理。实验结果表明,该算法具有稳像精度高、实时处理能力强的优点,实际应用效果较好。     

一种基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法

针对多视点图像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了基于区域分割与跟踪的多视点视频校正算法.采用3维高斯混合模型来描述颜色信息,利用期望-最大算法来精炼模型参量,并通过自适应聚类和概率平滑操作来得到精确的分割图像.这样建立起多视点图像分割区域间的局部映射关系,并利用这种局部映射关系对全局图像进行校正.最后利用视频跟踪技术实现对视频图像的校正.实验结果表明,该算法能消除颜色过饱和或颜色区域混淆的影响,且具有较好的校正效果.     

基于空间分离表征GAN的遥感图像模式互转

针对合成孔径雷达图像与光学遥感图像模式差异大、相互转换困难的问题,基于现有空间分离图像转换框架,提出了一种基于空间分离表征的循环一致性生成对抗网络(GAN)。以更深的网络层和跳跃连接完成图像风格和内容分离,通过学习内容映射关系,完成内容特征转换,而后组合目标风格特性实现图像转换。利用PatchGAN判别器,强化模型的图像细节信息生成能力,并新增目标误差损失和生成重建损失将转换任务限制为一对一映射,减少信息添加,约束生成网络。在SEN1-2、SARptical、WHU-SEN-City数据集上进行实验验证,相较于其他图像转换算法,所提方法能够有效实现两类遥感图像互转,生成图像清晰度高、细节特征完整、真实感强。     

基于共轭透视相关相机的光场图像渲染与显示

为提升光场图像的渲染效率,提出一种基于共轭透视相关相机的光场图像渲染算法并搭建了相应的光场显示系统。利用共轭透视相机实现了深度正确的光场图像的一步渲染,从而省去了图像编码过程。同时利用相邻共轭相机之间的透视相关性减少重复计算,加速了渲染过程。对比传统算法,该算法并行处理能力强,非常适合利用图形处理硬件进行加速处理。利用中央处理器和图形处理器混合编程技术搭建了获取光场图像的渲染管线。对比测试结果表明,算法对视点数目不敏感,尤其适合高密度视点的光场图像的渲染。而且所渲染的视点越多,效率提升越明显。该算法还可以有效地兼容计算机图形学中的纹理贴图、光照等技术实现逼真场景的渲染。为验证算法的正确性,搭建了一套光场显示系统,利用所渲染的光场图像实现了虚拟场景的3D显示,获得了良好的3D立体效果。     

融合心率变异性与表情的非接触心理压力检测

针对现有心理压力检测方法主观性强、准确率低,且无法连续监测的问题,提出了一种融合心率变异性(HRV)与人脸表情的非接触式心理压力检测方法。该方法通过成像式光电容积描记(IPPG)技术从视频图像中提取HRV信息,并通过VGG19网络建立表情识别模型,获得人脸表情。将HRV及表情共同作为特征输入,利用支持向量机进行训练分类,实现压力状态与非压力状态的检测。实验结果表明,本方法的压力分类准确率可达到81.4%,能有效提高心理压力检测的准确性,可应用于普通人群、运动员、犯罪人员心理测试等领域。     

基于实时帧迭代反向投影算法的图像序列超分辨率处理

提出一种实时帧迭代反向投影算法实现对图像序列的超分辨率处理。通过建立虚拟全景图像及其迭代权阵,实现迭代反向投影的逐帧处理,从而可实时地对视频图像序列作超分辨率处理。另外还采用了基于光流计算的分层迭代图像配准、双线性插值模拟采样、阈值先验约束、坐标系同步变换等技术来提高算法的有效性。通过对仿真和实际视频序列的处理对算法进行了验证。     

空间目标天基光学观测的序列图像仿真方法

利用STK和OpenGL,提出了一种能体现空间目标天基光学观测系统真实成像距离和系统性能的序列图像仿真方法。首先建立空间目标的三维模型和轨道模型,利用STK预测目标卫星和观测卫星的相对几何关系,然后在分析相机针孔成像和OpenGL透视投影成像模型关系的基础上,通过设置OpenGL的有关参数生成了包含目标和成像系统信息在内的目标仿真图像,最后生成运动空间目标近距离光学观测的二维图像序列,可为天基空间目标识别研究提供数据基础。     

基于感兴趣区域的幅型比变换新方法

基于人类视觉系统对运动目标比较敏感的特性,提出了一种新的幅型比变换方法.综合时空信息提取视频序列中的运动目标,利用图像修复技术对被提取运动目标后的视频图像进行背景修补.采用插值算法以不同的方式分别缩放运动目标和修复后的背景,并将变换后的运动目标与背景相叠加合成相应幅型比的视频图像.实验结果表明:此方法避免了已有幅型比变换方法的缺陷,保证了变换后运动目标的无失真性,与人类的视觉感知有较好的一致性.