一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法

拍摄场景存在运动对象时,视频相机的自动曝光功能可能引起视频序列背景亮度闪烁,针对此问题,提出一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法。该算法找出视频序列中的亮度参考帧,使用最小二乘法确定出当前帧和参考帧之间的背景亮度响应函数,使用亮度补偿的方法消除背景闪烁。实验结果表明,该算法可以有效地消除由于前景物体的运动而引起的背景亮度闪烁现象,用于编码传输时可以节省20%~30%的比特率。     

基于累积直方图的视频镜头边界检测方法

提出了一种基于累积直方图的视频镜头边界检测方法,以累积直方图来代表视频帧图像的特征,其帧差充分反映了视频帧图像间的差异性;结合滑动窗的局部阈值分割处理,获得镜头边界检测对物体/摄像机的运动和光线变化的不敏感性。实验结果表明,本方法在镜头突变边界检测中达到95.97%的查全率和96.75%的查准率。     

一种基于Canny算子的车辆目标检测方法

Canny算子作为一种优化的边缘检测算法,在检测图像的边缘时有着边缘上连续等诸多优点。本文是在差分背景的情况下对车辆做边缘检测,在分析Canny算子的基础上对算子做了改进,提出了基于Otsu算法的一种动态阈值的边缘提取算子。该算子弥补了普通的Canny算子对于阈值不能随着图像的信息而自动调整的缺陷。实验表明,改进的算子能对动态图像序列的车辆进行自动有效的边缘检测。     

智能视频分析技术在监狱监管工作中的应用

本文主要分析了智能视颇分析技术.研究了视频监视系统中的运动目标检测与跟踪方法,提出了基于背景统计模型估计的方法在基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统中的实际应用方案,并设计了基于智能视频分析技术的数字化监狱网络监管系统的实现方案,包括基于dsp处理和单片机控制的运动目标检测与跟踪系统的硬件组成方案,和基于运动目标检测与跟踪算法的智能视频监控系统控制图像处理电路以及算法流程.     

运动目标检测中背景更新算法研究

针对视频动态目标检测中背景实时更新问题,在运动目标覆盖的平均时间小于不被运动目标覆盖时间的情况下,提出了一种结合近似中位数法和三帧差分法的背景建模算法。该算法首先运用近似中位数法获取更新背景,利用三帧差分法得到差分图像,将差分图像与背景减除法确定的运动目标区域相结合,从而得到可靠的运动区域。通过与三帧差分法、近似中位数法和混合高斯法实验对比,提出的算法准确率高、运行速度快、能满足实时检测的要求。     

一种基于帧差法与背景减法的运动目标检测新方法

为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检 测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标 检测方法。该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像,然后利用改进的mo de算法进行背景差分获得另外一幅前景图像,最后将得到的两幅前景图像进行布尔或运算 ,得到前景目标。实验仿真结果表明,利用该方法,目标检测的准确率可以提高496%～36 01%,且算法具有较好的鲁棒性。     

静止背景下运动检测的像素线阵分割算法在视频监控中的应用

运动识别和检测在数字视频监控系统中是关键环节.本文提出了一种摄像机作为监控前端,静止背景下运动物体的检测算法.相对于传统的关键桢全画面像素做差算法,它进行了简化和改进,将监控画面进行了线阵处理和划分,只针对特定的几条关键线阵像素进行对比计算.在不影响运动检测准确度的前提下,极大缩短了程序的计算时间,提高了系统工作效率.     

基于层次型Adaboost的动态车牌定位方法

提出了一种结合车牌定位和跟踪的快速动态车牌定位算法。在层次型AdaBoost检测算法的基础上,结合提出的一种基于线性预测的车牌跟踪算法来缩小搜索空间,使得检测速度提高到16帧/秒。还设计了一种结合层次型AdaBoost算法、双阈值判决构造强分类器的检测器训练方法,可以方便地应用于物体定位技术上。     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法，该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性，通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数，然后利用该阈值函数对图像进行阈值处理，最后得到分割后的图像。Matlab仿真实验表明，该方法运算速度快，能更好的抑制噪声。     

基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测

针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素;然后使用局部极值共生模式(Local Extrema Co-occurrence Pattern,LECoP）计算纹理特征和使用烟雾能量分析计算能量特征;最后,将特征矢量融合训练支持向量机（Support Vector Machine,SVM）用于识别烟雾。实验结果表明该方法能有效检测出烟雾。     

一种融合预测过采样的运动目标检测算法

为了改善运动目标检测的精度,提出了一种融合了预测过采样的运动目标检测新方法。首先,基于二维傅里叶变换预测当前帧的目标形状并计算形状相似度;然后,从历史检测结果中选择一定数量的参考帧,使用光流法跟踪目标像素点在参考帧与当前帧之间的运动轨迹,并以像素点轨迹为参考在采样区间执行稠密过采样;最后,基于过采样样本构造前景模型,并在图分割框架内联合使用前景背景模型实现目标检测。在公共数据与自采数据集上对所提方法进行了实验验证,结果表明,相对于经典的运动目标检测算法,所提方法能够有效提高检测精度。     

基于图像处理的色斑检测系统

如今,走在街道上,你会发现许多色斑患者,它们的皮肤难以让人认同,并且这种群体的数量日益增多,在二三十岁的人群中,比例已经超过80%,这不得不引起人们的重视。而患有色斑的人群,它们将面临前所未有的危机,他们在与人交往中会显得不自信,有的甚至会被疏远,这给色斑患者带来身体上和心理上的巨大伤害,所以用科学的色斑检测技术检测色斑问题已经刻不容缓。提出了一种数字图像处理色斑检测方法,包括利用二值化根据灰度图像设定阈值将色斑图像提取特征,然后利用中值滤波消除噪声,解决光照不均匀的影响,最后利用阈值分割、图像分割将色斑图像提取并分割,便于最终的检测结果。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割，而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法，并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性，最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

基于FTV的改进深度估计算法

深度估计是任意视点电视(Free View Television,FTV)系统的关键技术。为提高深 度边缘的深度估计准确度,并解决视频序列中不同帧间同一深度物体深度估计值不一致问题 ,提出一种在深度图的时间一致性保持算法,以前一帧的深度图与当前视图的运动信息为约 束条件估计当前帧的深度,使得相邻帧的深度图在时间上保持一致。     

基于模糊聚类的常规通信信号自动分选方法

为解决从干扰环境中自动分选出常规通信信号的问题，提出了一种基于模糊聚类的常规通信信号分选方法。该方法首先利用区分度函数确定最优的相关度阈值参数，然后利用模糊聚类算法对利用频域检测和测向得到的测量集进行信号分选，并对分选后的通信信号进行特征参数估计。实验结果表明，该算法能够在不做任何假定的条件下对常规通信信号进行正确分选，并对窄带信号的特征参数进行准确估计。     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。     

结合空时域下采样与重建的H.264/AVC压缩性能优化

为提高H.264/AVC标准在带宽资源严重受限时的压缩效率,采用空时域相结合的编码思路,提出了一种基于运动检测的自适应抽帧方法,并结合空域下采样与重建研究了一种改进的H.264/AVC压缩性能优化框架。在编码端,原视频先空域下采样以减少空间分辨率,然后根据视频运动特征,采用不同抽帧模式自适应地降低帧率,再经H.264/AVC编码,有效降低了编码码率。在解码端,解码视频则采用与抽帧模式相对应的运动估计与补偿插帧方法重建出抽取帧,再利用超分辨率重建技术将视频恢复到原空间分辨率。实验结果表明,所提方法在低码率段的视频压缩性能优于H.264/AVC标准编解码及相关文献方法。     

从传播学角度看直播带货与媒体融合

在短视频APP持续发展的背景下,网络直播带货成为一种时尚潮流.在抖音平台上参与直播带货既有专业人士,也有普通人.基于此,要从专业的传播学角度看网络直播带货与媒体融合发展趋势,从中发现问题并针对问题提出有效解决措施,从而推动媒体融合向纵深发展.     

一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法

复杂环境下的多目标视频跟踪是计算机视觉领域的一个难点,有效处理目标间遮挡是 解决多目标跟踪问题的关键。提出了一种融合遮挡分割的多目标跟踪算法,计算每个目标 的光流速度概率直方图,反映其运动统计信息;综合使用外观、运动、颜色信息构造新的像 素距离表达,借助分阶段分类思想及K均值聚类技术进行遮挡分割,得到准确的运动前景 像素;在粒子滤波器跟踪框架下,使用概率外观模型进行多目标跟踪,更好地处理动态遮挡 问题。实验表明,所提算法解决了复杂环境下的多目标跟踪问题。