应用于视频编码的实时多测度联合突变场景切换检测算法

提出一种与视频编码器共用运动搜索模块的实时场景切换检测算法.通过分析原始图像与其运动补偿图像的一阶与二阶差值信号统计特性,分别构造对应于不同场景切换类型的两种测度函数,并联合使用该测度函数检测突变场景切换,同时自适应调节每个测度函数输出值的判决门限.分析和实验结果表明,该算法在视频编码位移估值基础上只增加少量的计算,而对视频序列中的突变场景切换检测的查全率和查准率均优于已有的几种实时检测算法.     

基于像素序列形态的适应性背景重构算法

背景重构是视频图像处理领域的支撑性工作之一.针对传统的背景重构算法运算复杂、背景图像失真等不足,本文提出了一种像素序列形态适应性背景重构算法.该算法通过提取像素序列形态特征进行分类处理,不同形态适用独立的背景提取策略、背景更新时刻和背景更新策略.实验结果验证表明:该算法无需对视频场景中的背景和运动目标建立模型,可直接从一组含有运动前景的视频图像中准确地重构背景,并有效避免混合现象|背景缓慢变化和突变时,亦可快速有效地完成背景重构.     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

基于改进Census变换的多特征背景建模算法

针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变对前景目标提取的影响,提高了对光线突变和复杂场景的稳健性,减少了运动目标的孔洞和像素漂移产生的假前景。     

无人机视频运动目标实时检测及跟踪

对无人机拍摄视频中的地面运动目标提出一种实时检测跟踪算法。该算法利用特征点的对应关系将图像对配准,再对配准图像进行变化检测,根据变化和运动信息检测目标并消除虚警,将检测与跟踪相结合,对目标跟踪失效的情况,能重新正确定位目标,从而获取目标的完整运动轨迹。采用无人机拍摄的地面车辆图像的测试结果表明,算法能有效检测跟踪运动目标,并能达到25 f/s以上的实时处理速度。     

一种夜雾天况彩色视频构建方法

针对单一红外或可见光波段成像技术无法满足夜雾天况彩色成像要求的问题,结合红外和可见光成像各自的特点,提出一种固定区域下针对夜雾天况的彩色视频构建方法。该方法在能见度高的白天利用可见光传感器进行可见光背景图像的构建,在能见度低的夜雾天气利用红外传感器提取出红外运动目标,依据可见光背景图像与原始红外图像的配准参数进行2幅图像的同比例融合,完成彩色视频的重构。实验结果表明,该方法能够准确完成包含红外目标的彩色视频构建,充分体现出夜雾天况下运动目标及其所在场景的彩色特征信息,提升人眼对目标与场景的识别和感知。对于图像大小为720pixel×576pixel的视频序列,该算法的运行速度能够达到40frame/s,可满足彩色视频实时构建的需要。     

基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测

为了对视频序列中的运动目标进行快速、准确地提取,提出了一种自适应背景模型估计方法.利用背景与前景图像在时域中不同的变化特性,构造图像的稳定矩阵函数,通过稳定矩阵元素的变化自动区分背景点和前景点,并对稳定矩阵设置上、下饱和值,使算法能在短时间内自动感知背景的突变,从而快速地建立背景图像模型并对其实时更新.同时还分析了动态图像序列的配准问题,选取局部特征模板图像,采用投影匹配原理简化计算,快速估计出全局运动矢量.实验证明,背景估计算法收敛速度快,只需10 frame图像即可建立稳定背景,对于500 pixel×200 pixel动态图像序列,整个算法时间只需35 ms,完全满足工程上25 frame/s处理能力的要求.     

一种快速的单目移动相机下运动目标检测方法

从射影几何的角度分析了单目移动相机下场景运动矢量与摄像机运动之间的关系,基于摄像机光心坐标系,提出了一种快速极线估计算法.该算法中摄像机在此坐标系下永远静止,只有场景和运动目标在运动,将原来移动平台下运动目标检测的问题转换成静止平台下场景全局运动与运动目标独立运动的问题,并推导出光流约束的简洁形式.该算法框架能够根据KLT算法获得Harris角点光流场,并根据实际图像的运动场补偿摄像机的随机运动,同时在保证算法准确性与鲁棒性的前提下,与原来算法相比,计算速度提升了10倍左右.根据实际采集的图像序列进行了分析对比,真实的数据测试表明快速极线估计算法在保证算法准确性与鲁棒性的前提下,极大地降低了算法的计算量与计算时间,从而无需三维重建便可有效地解决单目移动摄像机下运动目标检测的问题.     

基于像素序列形态的适应性背景重构算法

背景重构是视频图像处理领域的支撑性工作之一.针对传统的背景重构算法运算复杂、背景图像失真等不足,本文提出了一种像素序列形态适应性背景重构算法.该算法通过提取像素序列形态特征进行分类处理,不同形态适用独立的背景提取策略、背景更新时刻和背景更新策略.实验结果验证表明:该算法无需对视频场景中的背景和运动目标建立模型,可直接从...