基于感知的右视点质量可分级编码算法

为了减少立体视频传输如此庞大的数据量，根据人眼的立体掩蔽效应，提出了基于感知的右视点质量可分级编码算法．该算法将宏块分为3类：平坦块、纹理块和边缘块，通过不同的量化步长使得右视点图像块的质量可分级．实验证明根据左视点的图像质量，右视点在人眼感知范围内码率减少25％～37％．该算法能在人眼主观察觉范围内很好地提高码率，进一步消除人眼立体视觉冗余．     

一种多视点视频自动颜色校正系统

针对多视点视频系统中视点间图像颜色不一致的问题,提出了一种多视点视频自动颜色校正系统。通过求取目标图像和源图像间的颜色校正矩阵,判断其是否满足全局校正的要求;对不满足要求的图像,通过图像分割和K-L变换(Karhunen-Loeve transform),建立起目标图像和源图像中各分割区域间的局部映射关系,并通过感兴趣区域匹配,来实现对源图像的校正,最后通过视频跟踪技术实现对视频图像的校正。以标准的多视点测试图像集为例,通过将新方法与直方图匹配、全局一维线性校正算法等进行比较,表明新方法能消除匹配失真的影响,且具有较好的颜色校正效果。研究结果表明该系统可以很好地揭示图像间的颜色变化关系,并且具有很好的内容自适应性,是一种有效的多视点视频图像系统颜色校正方法。     

基于模糊PID算法的烘箱控制仿真分析

模糊算法能解决传统方法难以解决模型的不确定性、非线性、复杂等问题的任务，PID算法在定模型下控制稳态性能好，能消除静差等特点．结合这2种方法，提出模糊PID算法，应用于通用烘箱的温度控制，通过仿真分析，表明：对不同烘箱、不同环境下，用该算法控制，有高精度、超调量小，无需调节PID参数，具有智能控制等功能．     

无线视频传感阵列低复杂度多视点视频编码方案

基于网络中心节点的运动矢量外推技术,提出了一种无线视频传感阵列的低复杂度多视点视频编码方法。该方法考虑到密集型视频传感阵列各视点间通信复杂、布线繁重、且位于各相机节点内的编码器由于计算能力、功耗等限制难以完成复杂的编码过程等特点,利用运动矢量外推逼近技术将大量的运动估计运算从视频编码端移到了网络中心节点,使得新编解码框架下编码器的运动估计的计算复杂度只有传统全搜索运动估计运算的0.3%,降低了系统传感阵列编码端功耗。实验结果表明,该方法的率失真性能比H.264-I帧高出4 dB以上,接近H.264-P帧编码,优于基于Wyner-Ziv理论的分布式多视点视频编码方法。     

基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强

针对水下图像存在的色偏、雾状模糊、低曝光和非均匀光照问题, 提出一种基于色彩衰减补偿和Retinex的水下图像增强算法. 首先, 为校正水下图像的色偏, 利用水体对不同波长光线衰减不一致的特性自适应地补偿其R、G、B通道. 然后, 使用基于多尺度导向滤波的Retinex去除雾状模糊, 增强对比度. 最后, 根据水下图像和自然图像的直方图分布特征对其进行归一化处理, 从而在保存图像主要信息的前提下增强其纹理和曝光. 实验结果表明, 该算法不但具有较优的视觉感知效果, 而且具有较高的图像质量评价分数. 该算法具有较强的适应性, 有助于计算机视觉算法在水下的应用.     

面向编码和绘制的多视点图像颜色校正

针对多视点视频系统中视点间颜色不一致,给后续多视点视频编码和虚拟视点绘制带来困难的问题,提出一种面向编码和绘制的多视点视频颜色校正方法.首先采用连续多帧求帧差法提取出各个视点图像的背景区域,再利用背景区域计算校正因子,对颜色不一致的视点进行颜色校正.实验结果表明,该算法不仅能实现视点间图像的颜色一致性,提高多视点视频的编码效率,而且提高了虚拟视点绘制性能,是一种有效的多视点视频系统颜色校正方法.     

基于双目融合与竞争的无参考立体图像质量评价方法

根据人眼对立体图像的感知过程,提出了一种基于双目融合和竞争特性的无参考立体图像质量评价方法.首先将左右视点图像进行融合,对得到的独眼图进行Gabor特征提取;然后对左右视点图像的绝对差值图提取特征;最后将独眼图特征和绝对差值图特征融合得到立体图像特征集,通过支持向量回归预测得到客观值.采用该方法对LIVE立体图像数据库进行评价,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)均在0.94左右,优于其他参与对比的质量评价方法.表明该方法符合人眼视觉特性,能够很好地描述人眼感知特性.     

面向三维视频系统的深度图压缩方法研究

理论分析了基于Mesh、JPEG、模式函数等静态深度图压缩算法,然后比较了基于H．264深度视频独立压缩算法、彩色和深度视频运动矢量共享的深度视频压缩算法,给出2种深度视频压缩算法的实验对比,并对深度图压缩算法发展做了相关的预测和展望．     

一种基于超混沌系统的立体图像零水印算法

为了在不改变立体图像质量的前提下对立体图像实施版权保护,提出了一种基于超混沌离散系统的立体图像零水印算法. 该算法利用立体图像左右视点小波变换域低频子带视差的稳定性以及离散余弦变换直流系数稳定的特点构造了一种视差零水印. 在水印构造过程中,利用了超混沌离散系统的初始值敏感性、参数密钥空间大和动力学行为复杂等特性映射视差零水印的 位置信息,从而增强了水印算法的安全性.此外,还分析了水印安全性与水印容量之间的关系. 实验结果表明,该立体图像视差零水印算法对加噪、滤波、压缩、剪切、图像放大和缩小等各种对称和非对称攻击表现出了 较强的鲁棒性.     

一种新的深度视频处理方法

深度视频的不连续性会影响其编码效率以及虚拟视点的绘制质量. 为增强深度视频的连续性, 提出了一种新的基于时空变换的深度视频处理方法: 首先检测出深度视频中的运动对象; 其次将彩色视频和对应的深度视频进行时空变换, 对运动区域和非运动区域在时间方向上进行不同强度的平滑处理; 最后对平滑过的深度视频进行重建. 实验结果表明, 提出的处理方法在保证虚拟视点绘制质量的同时, 能够节省14.89%~47.48%的码率.