一种新的运动自适应去隔行算法

针对隔行视频,提出了一种新的运动自适应去隔行算法,该算法能充分利用图像序列时间和空间上的相关信息,采用新颖的运动检测方法区分视频序列中的运动和静止部分。对于运动部分,使用新的自适应插值算法;对于静止部分,采用行复制算法进行处理。实验表明,该算法与一些传统的去隔行算法相比,在画面视觉效果上,能达到更好的效果。     

一种改进的运动自适应去隔行算法

在总结回顾各种去隔行算法的基础上,对运动自适应去隔行算法中的空域场内插值算法和运动检测算法做了改进。针对传统ELA算法对图像水平边沿处理的不足,添加了水平边沿检测,并加大了ELA窗口,使处理效果得到提升。另外提出了一种新的运动检测算法,使用领域窗口内带权重的4场隔场差值作为运动估计,同时加入了1个2维中值滤波器滤除由图像噪声而引起的运动检测噪点。仿真结果表明这两种算法的复杂度不高,因此易于硬件实现。     

一种基于改进的边缘插值的运动自适应去隔行算法

针对从隔行视频到逐行视频的视频格式转换,提出一种基于改进的边缘插值的运动自适应去隔行算法,算法包括运动检测、改进的边缘插值和加权求插值及滤波3个步骤.运动检测通过计算相邻四场的两个单元块的绝对差值并与阈值对比计算,检测出运动情况并分类,改进的边缘插值提出了水平方向边缘搜索,并利用周围像素判断边缘,减小了误差,提高了小角度边缘搜索的精确度,加权插值根据运动情况分类计算,得出插值并进行滤波,此算法取得了很好的效果.     

一种新型基于运动补偿的自适应去隔行算法

去隔行是电视图像增强处理和视频格式转换的一项关键技术，传统的去隔行算法存在着难以克服的缺陷。文章提出了一种基于运动补偿的自适应去隔行算法，其中包括双向块匹配运动估计，消除块效应和自适应插值三个处理模块，实验证明本算法能够高质量且鲁棒地将场图像重建为帧。     

带运动检测的自适应去隔行算法及其GPU实现

提出了一种简单可行的带运动检测的自适应去隔行算法,该算法能区分图像中的运动区域与静止区域,在静止区域采用场"编织"算法,在动态区域采用场内插值算法,较好的照顾到了图像的动静特性.利用GPU并行渲染图形单元的特性,并实现了该算法.     

具有3-2下拉检测功能的运动自适应去隔行算法

提出了一种从隔行扫描到逐行扫描的格式转换算法．该算法首先计算相隔一场的两个电视场亮度信号之间的差值，即相邻的两个奇场(或偶场)亮度信号之间的隔场差。然后，对差值信号执行形态开运算，以滤除一些高频噪声。通过使用隔场差，不仅能正确检测静止区域和运动区域，而且还能检测经3—2下拉变换后的电影序列.对于检测到的电影序列，则进行3—2下拉恢复处理，输出电影模式的逐行扫描帧；否则，采用运动自适应的插补方法进行去隔行处理，转换成具有高垂直分辨率的逐行扫描帧图像。     

一种新型基于运动矢量检测的去隔行算法

去隔行是电视图像增强处理和视屏格式转换的一项关键技术.传统的去隔行算法存在着难以克服的缺陷.考虑到由运动估计求得的真实矢量场的特性,提出一种新的基于运动矢量检测的去隔行算法,不需要消耗太多硬件资源.实验证明该算法能够较高质量的恢复图像,客观和主观的测评显示了该算法的健壮性.     

基于运动补偿的视频自适应去隔行算法

针对传统的去隔行算法存在的问题,提出了一种新的基于运动补偿的视频自适应去隔行算法,主要内容包括双向块匹配运动估计、自适应参考域值设置.测试结果表明本算法能够高质量地去除视频图像的隔行效应.     

一种提升电视图像质量的自适应去隔行算法

提出了一种用于提升电视图像质量的自适应去隔行算法。该算法中,待重建像素先分别在时域与空域进行重建,然后综合处理得到最终的重建值。空域滤波部分采用基于边缘自适应的方法,能较理想地解决运动图像的边缘锯齿等效应;时域滤波部分则基于运动自适应的方法,有效地提高了运动检测的准确性。测试结果表明,该算法实现较简单,且能有效改善去隔行后的电视图像质量。     

一种运动自适应去隔行算法及硬件实现

去隔行算法是电视扫描格式转换和数字视频处理的一项关键技术.本文分析了现有的各种去隔行算法,在此基础上,采用了一种运动自适应去隔行算法.该算法通过运动检测将图像中的像素进行分类,针对不同类型的像素点自适应的采取不同的插值算法,提高了图像的质量.同时与基于块匹配的运动补偿去隔行算法相比,易于硬件实现.     

一种基于自适应预测的菱形搜索算法

运动估计中菱形算法是一种高效的搜索方法,但它没有利用视频序列中运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块在时间和空间上的相关性,因此还有很大的空间可以进一步提高该算法的性能.在充分利用运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块运动矢量的相关性的基础上,提出了一种基于自适应预测的菱形搜索算法(APDS),与传统的起点预测方法不同的是,该算法对所有宏块搜索起点的预测并不是按照一种固定的方法求取,而是通过分析其相邻宏块运动矢量的特性来自适应求得搜索起点和决定搜索策略.实验证明,同传统的菱形法相比,这种方法提高了搜索准确度,同时大幅降低了搜索时间,是一种高效率的搜索算法.     

一种可靠的运动检测方案及应用

提出了一种简单、可靠的视频序列运动检测方案.该方案首先计算相邻两帧图像对应像素的亮度信号之间的差值,比较差值与设定阈值的大小来判决该像素运动与否.为减少噪声引起的误判,使用了中值滤波、连通区域标号等操作来消除随机噪声以及虚假的静止区域.     

二维时空模糊熵运动检测中的自适应门限新算法

 提出一种基于二维时空模糊熵准则自适应确定运动检测门限的新算法.通过推导给出二维模糊熵门限的快速实现形式,利用积分和迭代操作避免了传统二维模糊熵门限求解过程中点的重复计算,将灰度级为N的图像的各种运算操作次数从O(N⁴)降低到小于或等于O(N³).将运动检测归结为两个二值划分问题,无需已知背景分布的具体形式和参数,利用二维模糊熵准则自适应确定门限T.实验结果表明,该方法在目标和背景对比度偏低的情况下也可以提取出完整的运动信息,易于实现实时处理.     

一种用于视频编码的运动估计新算法

提出一种新的改进三步搜索法(NITSS),该方法充分利用视频序列运动矢量在空间分布上的中心偏置特性,在三步搜索算法的基础上引入了以"×"字型分布的5个点构成的搜索点群,并通过同一帧相邻宏块的运动矢量之间存在的空间相关性来预测初始运动矢量,用来加强中心偏置特性.仿真结果表明,同TSS算法相比,NITSS算法降低了搜索运算量,提高了搜索精度.     

一种基于噪声估计的能量检测自适应门限新算法

频谱感知是认知无线电研究的关键技术之一,能量检测法是典型的频谱感知方法,但传统能量检测法的性能很容易受噪声功率变化影响。本文提出一种基于噪声方差估计的能量检测自适应门限算法。该算法基于噪声统计模型实时估计噪声方差,自适应地设置判决门限,达到更充分利用频谱资源的目的。仿真结果证明,该算法能准确估计噪声方差,有效地提高频谱检测性能。     

基于模式和时空相关性的运动估计快速算法

H.264标准中的多尺寸块运动估计,在显著提高编码性能的同时,大大增加了其计算量,使得H.264实时编码器的实现面临巨大挑战.本文充分利用视频图像的时空相关性和多尺寸块间的运动相似性,根据运动向量的中心偏置特性,提出了一种运动估计快速算法.该算法通过有效地预测搜索起点,自适应选择搜索模式以及采用二级终止搜索策略等方式,在编码性能相当的情况下,运动估计的速度比全搜索算法提高了95~247倍,比H.264推荐的快速算法提高了4.1~6.3倍.     

基于MPEG-4视频编码的自适应运动直线搜索算法

本文提出了一种运动估值算法-自适应运动直线搜索算法(AMLSA)。该算法利用了运动矢量的空间、时间相关性,可以明显减少计算量,提高搜索效率,并能获得良好的主观视觉质量和峰值信噪比(PSNR)。新算法与全搜索块匹配算法相比,在重建图像质量方面是非常接近的,但却获得了几百倍的提速。与MPEG-4委员会推荐的快速运动估值技术相比,AMLSA在速度方面加快了近260％。     

引入形态学处理的去隔行自适应算法

分析了现有的各种去隔行算法,在此基础上,将形态学处理引入基于运动检测的自适应去隔行技术中,对隔行图像进行精确的场内插值,通过运动检测将图像中的像素进行分类,针对不同类型的像素点自适应采取不同的插值算法.     

基于自适应模板匹配的帧间全局运动估计算法

针对传统的匹配方法在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时导致匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一,由此影响到红外图像帧间全局运动估计和补偿问题,提出了基于自适应模板匹配的方法进行帧间全局运动估计算法。该算法首先利用模板选择策略进行待匹配模板的选取,提高匹配的精度;然后提出自适应模板匹配准则,以达到较好的匹配效果,克服噪声等奇异点对误差函数值的影响;最后提出菱形搜索策略,以便搜索到最佳匹配点,使搜索不至于陷入局部最优,并提高了搜索速度。仿真实验结果表明,在红外图像背景变化较为缓慢的情况下,所提算法降低了帧间全局运动估计计算复杂度,同时具有很好的匹配精度和准确性。     

实时运动检测电视图像内插方式的研究与实现

本文用二维谱分析了现制式广播电视图像的缺陷，研究了用内播法实现逐行扫描或倍行扫描，以使图像得到较大改善。对自适应内播法进行了重点分析，并用硬件实现了该内插方法，得到了较好的主观视觉效果。