基于起点预测的快速运动估计算法

在研究菱形法等算法的基础上，利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性，提出了一种基于起点预测的快速运动估计算法．该算法设计了菱形和正方形两种模板，在搜索过程中根据图像的内容(运动类型)采用组合模板进行灵活处理，提高了快速块匹配的搜索速度．该算法具有基于内容搜索的特点．实验结果表明，该算法在速度和准确性方面都优于传统的快速运动估计算法．     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

SNAKE初始模型及其改进算法的研究

SNAKE模型主要应用在医学图像，运动跟踪，形状识别等领域．文中阐述了在视频摄像中运动物体轮廓跟踪的方法及其改进算法．首先由用户在感兴趣的物体附近指定其初始轮廓，随后该轮廓曲线会进化并锁住物体的边缘．一旦初始轮廓获得之后，后继帧中该物体的运动轨迹即奇被跟踪且不需要用户再输入任何参数．     

基于光轴垂直双目立体视觉系统的物体运行姿态研究

提出了一种采用光轴垂直的双目视觉测量技术获得运动物体运行姿态角的方法。首先,对光轴垂直立体视觉系统进行了建模;然后,采用光轴垂直原理求取被测物体在某时刻的中轴矢量;最后,通过建立中轴矢量与姿态角间的数学关系得到被测物运行时的姿态角。实验结果表明,该测量方法具有较高的精度和速度,能满足远距离运动的被测物体运动参数的测量要求。     

DSP上实现的卡尔曼滤波器

本文提出了跟踪运动物体的卡尔曼滤波器的完整设计过程.滤波器是在TMS320数字信号处理器(DSP)上实现的,和模拟结果比较,分析了滤波器的精度及量化误差的影响.尽管该滤波器是专用DSP构造的,但设计方法也适用于其它类型的DSP.该滤波器可以用来滤除运动物体位置测量信号中的噪声.对一个二维运动物体,单字长精度的滤波器带宽可达1.68kHz.     

基于图像特征点的运动估计和补偿

文中讨论了一种新的基于图像特征点及其Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形（简称ＤＴ）剖分的运动估计和补偿方法．由于图像特征点的运动与物体的真实运动有密切的关系,如果结合ＤＴ来估计运动矢量,可得到更好的效果．实验表明,文中的方法和传统的ＢＭＡ方法相比,运动估计和补偿精度有明显的改进．     

针对H．264的自适应提前终止搜索算法

H．264可变大小块运动估计技术使得运动估计运算量剧增，为了解决这个问题，文章提出了一种自适应提前终止搜索算法．根据整数DCT变换和量化的特性，通过提前判定全零系数块来终止没有意义的运动搜索过程．利用运动矢量和预测运动矢量之间的高度相关性，采用预测块作为提前终止判决块．使用基于量化步长的自适应阈值以获得最佳的性能．实验表明，该算法与已被H．264标准采纳的快速整像素搜索算法（UMHexagonS）结合使用，能够在保证图像质量和编码压缩率的前提下，进一步减少60％左右的搜索点数．该算法对量化步长具有良好的鲁棒性，适用于固定码率的实时应用环境．     

基于模糊神经网络的彩色图像滤波器研究

为实现彩色图像噪声的滤波，基于模糊神经网络技术构建了一种新型的彩色图像滤波器．该滤波器通过对滤波窗口的彩色图像像素矢量进行模糊加权来判断邻近像素和中心像素的关系，针对不同性质的噪声由神经网络的自学习和自组织功能来自动调节滤波器的权值以实现噪声的滤除．用Flowers图像和Lena图像对经过训练的滤波器和矢量中值滤波器进行了测试对比．结果表明：模糊神经网络彩色滤波器无论对单纯的脉冲噪声及高斯噪声，还是二者的混合噪声，其滤除能力都要优于矢量中值滤波器，并且有较好的边缘和细节保持能力．     

空间矢量控制法在有源滤波器中的应用

将空间矢量控制技术引进到有源滤波器中，提出了一种空间矢量作用时间的简便计算 方法，以及矢量作用的时间顺序．比较其他控制法，该方法提高了有源滤波器的控制精度，减少了开 关损耗，便于微机实现，直流电压利用率高．仿真结果证明了此方法的上述特点．     

一种MPEG-4视频流的运动目标检测算法

为了同时提高MPEG-4视频流中运动目标检测的精度和速度,利用MPEG中已有的运动信息——离散余弦系数和运动矢量,提出了一种用于视频中运动目标检测的算法．该算法首先从MPEG-4压缩流中获取运动矢量,由运动矢量标识出运动区域,在标识出的运动区域上取离散余弦系数并求互帧差的四阶矩得到运动宏块,最后通过区域生长得到运动目标．该算法充分利用了MPEG-4码流中蕴含的运动信息,避免了仅由运动矢量检测运动目标时误差太大的缺点,也避免了计算全部离散余弦系数时的大量加乘法运算,从而可以实时地对视频流中的运动目标进行跟踪．     

中国近代史上的一个特殊时期(1916-1928)——以领土维护情况为研究对象

针对移动目标检测过程中，背景信息复杂并且信息处理量大的问题，提出了一种对检测区的位图进行差影计算，从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值，采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到；同时，还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明，该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。     

基于位图差影自适应的移动目标检测

针对移动目标检测过程中,背景信息复杂并且信息处理量大的问题,提出了一种对检测区的位图进行差影计算,从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值,采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到;同时,还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明,该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。     

基于立体视觉的三维空间入侵检测

针对平面视频监控无法感知运动物体深度的缺点,提出了基于立体视觉进行三维空间入侵检测的理论和方法。采用双目平行摄像系统,基于立体校正后的左右图像进行视差计算,并在视差图的基础上直接对运动物体做入侵判别;同时,设计了三维敏感区域的设置和报警策略。为了加快计算速度,采用一种基于下采样块匹配的方法来计算代价空间,最后用快速的局部动态规划输出视差图。在计算某目标的实际视差时,与目标的运动区域检测相结合,以减小计算误差。实际测试结果表明,该方法可以有效地探测到三维空间的运动目标入侵。     

运动图像热闹度的一种计算方法

图像的识别是图像处理中重要的内容之一,它在模式识别,人工智能等领域有广泛的应用价值.针对运动物体已被检测出的二值运动图像,提出了一种计算运动图像热闹程度的方法.该方法首先采用标记连通区域的方法分割出单个运动物体,然后利用形态学方法用质点表示出单个运动物体,最后提出热闹度表示运动图像的热闹程度及其算法.实验结果表明,计算出的热闹度和实际判断出的热闹程度基本一致.     

空时耦合项对空时自适应处理的影响

为了利用混响谱的扩展和空-时耦合特性,采用空时自适应处理(STAP)理论进行混响抑制和运动目标检测,提出了应用于水下声呐环境的空时自适应修正方法.结合雷达目标回波模型分析了空时自适应的原理;分析混响空-时耦合项,对空时自适应方法进行修正,并提出了应用空-时耦合导向矢量进行空时处理;将该修正方法用于最优处理和目标检测.仿真结果表明,修正空时自适应方法有利于水下目标检测,应用空-时耦合导向矢量有助于提高目标方位估计能力.     

一种基于概率模型的运动趋势查询处理

运动趋势的准确预测是实现移动对象数据库中各种预测性时空查询处理的基础.提出了一种基于概率模型的运动趋势查询及处理方法.该方法将移动对象未来可能出现的位置定义为一种随机变量.运动趋势查询的处理就是检索随机变量的概率密度函数集合并进行概率计算的过程.为了获得较为准确的概率密度函数集合,提出一种通过对大量历史轨迹随机抽样来估计概率密度函数的方法.还设计了一种能够有效存储概率密度函数和提高运动趋势查询处理效率的索引结构.实验结果表明,提出的方法能够有效支持运动趋势查询的处理并提高对移动对象运动趋势预测的准确性.     

自适应Kalman滤波的运动物体跟踪算法研究

针对实时视频中的运动物体跟踪问题,提出了一种基于自适应Kalman滤波的运动物体跟踪新算法。首先利用基于∑-△背景估计算法检测运动物体,并提取主要颜色特征。然后构建物体运动模型,并生成自适应Kalman滤波的系统状态模型。最后利用主要颜色特征进行物体跟踪,其结果反馈给自适应Kalman滤波器,并通过遮挡率自动调整参数达到正确跟踪。实验结果表明,所提出的自适应Kalman滤波算法在运动物体被遮挡等复杂条件下的鲁棒性好,还具有跟踪准确性高和数据计算量小等优点,可用于实时运动物体的检测与跟踪。     

考虑被冲击物的质量时动荷系数的计算

中解决了考虑被冲击物的质量时动荷系数的计算问题,同时注意到该动荷系数的推导与同力学模型情况下的固有频率的计算有异曲同工之处。     

单目序列的刚体目标位姿测量

针对单目相机不具备构建合作目标的情况及其对平面上运动目标位姿测量的应用需求,提出一种基于目标轮廓的运动目标位姿自动解算方法.该方法以目标三维几何模型和相机参数作为先验信息,利用OpenGL生成位于不同位姿的运动目标模拟图像,通过模拟图像与实拍图像之间的关系进行位姿的求解.首先由离散位姿集合的模拟图像得到运动目标轮廓集合,由实拍图像运动目标轮廓与离散位姿轮廓集合中轮廓间的关系确定运动目标的初始位姿.然后构建初始位姿下模拟图像的目标轮廓与实拍图像目标轮廓间的距离代价函数,采用非线性优化算法迭代求解运动目标的精确位姿.实验结果表明,提出的方法可以有效地测量运动目标的位姿,且当图像中纹理复杂、受阴影影响时仍能取得较好的测量结果.     

基于视频检测的卡尔曼滤波车辆跟踪算法及行为分析

采用基于目标检测的运动目标跟踪策略,首先用时间差分法进行运动目标检测,获得运动目标的初始位置;然后采用卡尔曼滤波器预测运动目标下一时刻所在的位置,再利用运动目标检测的结果评估和矫正预测结果,获得运动目标的准确位置,并依据跟踪结果进行车辆的行为分析.实验结果表明,本方法可有效地解决运动目标部分遮挡及短时间全遮挡下的可靠跟踪问题.