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.     

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.     

采用多投影器的反向条纹投影技术

提出运用多投影器同时投影的反向条纹投影技术。通过测量标准样品的绝对相位,为不同角度放置的投影器产生不同的反向条纹。检测时,投影器同时投影各自的反向条纹,若物体和样品一致,在摄像机上就得到一幅消除了阴影和截断的标准正弦条纹图,若物体有变形,仅用裸眼就能判断,用简单的傅里叶变换和相位展开就能定量地描述变形。对于复杂的不连续物体也只需获取一幅条纹图就能完成检测,在很大程度上解决了阴影及相位展开的问题,实现了该类物体的在线快速检测。阐述了该技术的原理,以双投影器的反向条纹投影为例,实验验证了提出方法的有效性,并进行了相应的误差分析和应用条件讨论。     

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。     

基于灰度共生矩阵与反向投影的织物疵点检测

针对织物疵点检测,将灰度共生矩阵（Gray-level Co-occurrence Matrix,GLCM）与反向投影结合起来,提出了一种基于GLCM的反向投影方法（GLCM-BP）。首先介绍了GLCM-BP的原理,然后给出了织物疵点检测流程,分析并优化了GLCM的距离d与灰度级N等参数,选择了相应的滤波与自适应阈值分割方法以检测疵点,同时给出了7种常见疵点的检测结果。最后将本文方法与GLCM方法作了检出率的比较。结果表明,提出的方法具有良好的疵点分割效果,可显著提高疵点检出率。     

基于循环反向编码的三维人脸测量方法

针对人脸测量时的抖动现象,设计了一种循环反向编码方法。该方法无需专门投影反向二值条纹辅助边缘点定位,减少了投影图案的数量。用循环的三帧条纹图像代替原本利用正反两帧条纹图像定位的方式,提高边缘点检测精度的同时能够有效消除定位偏差。实验表明,所提方法能够有效提高测量速度,同时保持较高的测量精度,减少点云中的运动波纹。     

场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术

针对红外焦平面对辐射强度较大的目标输出动态范围不足的问题,提出了一种场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术。包括3个方面的内容：从图像中提取目标灰度特征,获取动态范围自适应依据;结合最小均方自适应滤波算法,对调整依据进行滤波预测后给出调节值;把灰度调节值转换成电平值,利用电平值设置红外焦平面偏置电压完成焦平面成像动态范围自适应。最后,对整体方案进行了实验验证。通过在红外焦平面成像系统中实验证明了基于场景成像动态范围自适应方法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术

针对红外焦平面对辐射强度较大的目标输出动态范围不足的问题,提出了一种场景自适应的红外焦平面成像动态范围调整技术。包括3个方面的内容:从图像中提取目标灰度特征,获取动态范围自适应依据;结合最小均方自适应滤波算法,对调整依据进行滤波预测后给出调节值;把灰度调节值转换成电平值,利用电平值设置红外焦平面偏置电压完成焦平面成像动态范围自适应。最后,对整体方案进行了实验验证。通过在红外焦平面成像系统中实验证明了基于场景成像动态范围自适应方法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

基于深度反向投影的感知增强超分辨率重建模型

以SRCNN(super-resolution convolutional neural network)模型为代表的超分辨率重建模型通常都有很高的PSNR(peak signal to noise ratio)和SSIM(structural similarity)值,但其在视觉感知上并不令人满意,而以SRGAN为代...     

结合SIFT算法的视频场景突变检测

视频场景变化检测对于视频的标注以及语义检索具有非常重要的作用。本文提出了一种结合SIFT(Scale Invariant Feature Transformation)特征点提取的场景变化检测算法。首先利用SIFT算法分别提取出视频前后帧的特征点并分别统计其数量,然后对视频前后帧进行图像匹配,统计匹配上的特征点数量,最后将该帧的匹配特征点数量与该帧前一帧的特征点数量做比值,从而通过该比值判断场景变化情况。实验结果表明,视频场景突变检测率平均可以达到95.79%。本算法可以在视频帧进行图像匹配的过程中对场景的变化情况进行判断,因此该算法不仅应用范围较广,还可以保证场景变化检测的精度,仿真结果证明了算法的有效性。     

应用于助听器反馈抑制的信噪比自适应滤波算法

针对基于自适应滤波器的助听器反馈抑制系统,该文提出了一种基于信噪比的归一化最小均方误差算法,采用最小值统计法估计误差信号的噪声分量,从而计算出误差信号的信噪比来计算自适应滤波系数的更新步长。当误差信号信噪比越高,语声占主要成分,信号的相关性越强,此时将滤波器的更新步长控制在较小值,减小滤波器的失调量;当信噪比越低时,噪声占主要成分,信号的相关性相对较弱,更新步长取较大值,加快滤波器的收敛速度。在仿真实验中,该文提出的基于信噪比的归一化最小均方误差算法相较于传统算法在平均稳态失调量和稳态失调范围上分别低1 dB和2 dB,其最大稳态增益提高了4 dB,同时具有更快的稳态收敛速度,验证了该文提出算法的有效性。     

关联成像目标重构的伪逆迭代降噪方法

结合伪逆关联成像和迭代去噪关联成像,提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法.该方法以伪逆关联成像重构结果为初始值,选取合适的与噪声干扰相关的阈值,通过迭代运算逼近实际的噪声干扰,最终抑制噪声并提高重构图像的峰值信噪比.以峰值信噪比和相关系数为衡量标准,将伪逆迭代关联成像的重构结果与差分关联成像、伪逆关联成像进行对比分析.仿真实验结果表明,伪逆迭代方法的峰值信噪比较伪逆关联成像方法、差分关联成像方法分别高出约1.0dB、3.1dB,同时其相关系数、视觉效果也有所改善,验证了该方法的有效性.     

小目标识别的小波阈值去噪方法

为改善小目标识别的滤噪效果并提高其信噪比,构造了新的阈值函数并采用局部方差估计法来计算阈值对小目标进行去噪处理。对小波分解层次中各高频子带选取不同的阈值,其中大于阈值的小波系数采用改进的双曲线函数作为阈值函数,小于阈值的小波系数采用指数函数与对数函数相互组合的方式作为阈值函数。对采用的阈值函数进行了理论推导,并与软、硬阈值法进行了实验对比。计算机仿真结果表明：经本文阈值法处理后,信噪比相对于含噪图像提高了70.8%,而软、硬阈值法分别提高了49.8%和59.7%。光学实验进一步证实：该方法能更有效地提高信噪比,增强联合变换相关器对于小目标的识别能力。