基于奇异值分解的长序列图象运动估计

将刚体目标的运动表示为一个匀速旋转且旋转中心做匀加速平移的模型，由此构造出一个由长序列立体图象、基于奇异值分解（ＳＶＤ）求解运动模型参数的线性算法．另外，文中给出了计算机模拟结果和解的唯一性分析．     

航拍图像序列的多运动目标定位

针对航拍图像序列中运动目标使用仿射模型来描述航拍图像序列中的背景运动，提出了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开算法，该算法能有效地估计出模型参数；又根据图象序列中背景运动与目标运动的矢量不一致的特点，采用矢量聚类的算法，实现了对多个目标的准确定位．提出的算法对噪声和光照都具有强抑制性，可以在图像质量相对较差时，能确保对运动目标的快速定位．     

基于模型的弹性连接体三维运动估计

为解决非刚体运动分析中模型精度和计算复杂度之间的平衡问题,该文提出了一种基于圆锥曲线模型的弹性连接体(人体)三维运动估计方法。建立了人体三维模型,根据双目图像序列进行基于该模型的人肢体三维变形和运动参数估计,采用圆锥曲线三维模型及其在图像平面上投影的联系方程估计三维运动参数。人手臂运动估计实验结果表明该运动估计算法能够正确估计人体运动参数。     

模型基编码中实时三维运动估计的新方法

将自适应迭代松弛搜索算法RSA引入到MPEG4模型基编码的三维运动参数估计中，解决了估计算法的稳健性问题。经过简化计算的复杂度，得出一种快速算法，大大提高了估计速度。同时设计有效的参数初值设置和调整方法，改善了估计的准确性，使之更适用于长序列实时运动估计。通过与预测最小均算法PLS和扩展的卡尔曼滤波算法EKF进行模拟数据和真实序列实验比较，证明本文提出的RSA算法具有很好的鲁棒性和准确性。     

基于CAD模型的立体视觉目标运动估计

提出了一种基于CAD模型的目标运动估计和目标轨迹实时生成方法，分为两步：首先采用立体视觉系统由图像特征点求出目标特征点的每个采样周期的空间位置；然后由其匹配模型的特征点集，通过扩展卡尔曼滤波方法估计目标运动参数，有了上述参数，就可以设计与伺服系统事宽匹配、消除图像处理延时影响的目标轨迹生成器，文中对目标的运动估计算法进行了仿真研究，结果表明该算法是可行的，文章创新之处在于推导了双目立体视觉系统的运动估计算法。     

2.5 维帧间运动估计方法

图象点深度变化对常用的基于仿射模型的帧间运动估计方法精度影响比较大。针对这种问题，引入了特征点深度相关参数，得到一种基于２．５维模型的帧间运动估计方法。在应用于视频图象序列稳定问题时，数值实验结果证明在图象中景深变化较大的情况下，这种新方法估计的参数比基于纯仿射模型的方法准确，同时还可以得到对图象点相对深度信息（磁撞时间）的粗略估计，而计算量增加很少。     

图像序列中运动目标深度估计

通过对生物视觉深度运动知觉机理的研究，推导出基于度运动知觉提取三维运动目标深度信息的数学模型和计算公式，研究结果表明，根据三维运动目标在二维成像平面上的运动可以判断是否存在深度方向变化以及大致区分目标运动的方向，同时如果假定已知运动的大小，根据它们在像平面上ｘ或ｙ方向的相对运动变化可以对于目标的深度运动进行估计，经过采用实际图像序列所进行的实验，获得了令人满意的结果。     

一种基于DenseNet与WGAN-GP的运动迁移方法

针对目前人体骨骼模型运动迁移算法计算精确度不高,提出了一种基于DenseNet的骨 骼卷积网络与WGAN-GP模型的运动迁移方法。通过对源与目标骨骼模型分别提取静态特征,并 对源骨骼静态特征与源运动序列使用动态编码器提取源动态特征,从而能够对目标骨骼静态特征 与源动态特征使用解码器生成目标运动序列,完成运动迁移。在网络模型训练时,同时引入了 WGAN-GP网络模型机制对生成序列和源运动序列的动、静态特征误差进行约束。实验结果表明： 该方法的运动迁移模型各关节点相对于单位身高的运动误差较小,能够生成较好保留源动态特征 的目标运动序列。     

一种去抖动的运动目标检测方法

在视频图像序列中,经常会遇到摄像机平移、晃动等抖动现象.这些抖动现象会严重干扰对运动目标检测的效果,为了解决这个问题,实现了一种改进的钻石搜索方法的快速块运动估计方法,再经过运动补偿实现了将动态背景向静止背景下的转化,转化后的图像再采用帧间差分法就可以得到运动目标.经实验证明,该方法不仅可以解决基于钻石搜索的块运动估计中存在的过搜索和欠搜索问题;而且还可以有效提高图像运动估计的精度,对运动目标进行准确的检测.     

一种自适应的背景模型建立方法

在背景差分法的运动目标监测中,背景通常用前m帧图像的平均值来估计,m的取值决定着背景估计的准确性,该值太大实时性差,太小准确性差.本文提出一种自适应估计最小m值的方法,先计算不同m取值下估计背景的标准差δ(m);然后寻找δ(m)序列的第1个最小值,对应的m值为估计背景所需最少帧数,此时背景为最佳背景模型.实验结果表明该方法对不同环境下获取的图像序列有较好的适应性,能使用最少帧数建立背景模型,为后续的运动目标检测奠定基础.     

基于抖动帧检测和低通滤波的数字视频稳像算法

近年来,数字视频稳像方法是提高视频质量的重要研究内容之一.针对高斯滤波使用固定高斯核进行运动平滑,去除抖动能力有限的问题,提出根据视频帧抖动程度使用不同低通滤波进行运动平滑的方法.首先,计算当前帧与其前后固定半径范围内相邻帧之间的位移量,并计算其位移方差,该方差可以有效地描述视频帧的抖动程度;其次,根据抖动程度使用自适应滤波或均值滤波进行运动平滑.实验证明,该方法比现有的方法具有更好的稳像效果.     

基于Copula模型的多维地震动参数相关性分析

地震动常被拆解为两个水平向分量(x、y)和一个竖向分量(z)。为探寻Copula模型在多维地震动参数相关性分析中的应用可行性,从太平洋工程抗震研究中心选取1 500组实测地震动,并从强度、持时和频谱3个方面筛选出12组地震动参数用于表征分析地震动不同向分量间的相关性。首先,计算得到u-v(u、v为地震动两个水平向分量和一个竖向分量中的任意两个分量,u、v=x,y,z)向分量间12组地震动参数的Pearson线性相关系数、Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数。其次,结合柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫(Kolmogorov-Smirnov, K-S)检验和贝叶斯信息准则(the Bayesian information criteria, BIC)建立了12组地震动参数在x、y、z向分量上的最优概率模型。最后,利用BIC准则确定了u-v向分量间地震动参数的最优Copula函数,建立了u-v向分量间12组地震动参数的联合概率函数。结果表明：12组地震动参数相关性较好,但反应谱峰值对应周期参数在u-v向分量间的相关性和阿里亚斯强度参数在x-z向、y-z向分量间的相关性较低;通过Cop...     

一种新的基于连续小波变换的图像分割算法

研究一种基于空域-时域可连续小波变换的图像分割算法,运用可分离的小波函数作为滤波器提取运动参数,根据运动参数所提供的物体的运动特征实现基于运动估计的图像侵害从而有效地提高了图像分割算法对图像噪声、物体形变以及物体之间遮挡的适应性,由于小波函数的可分离性,大大降低了高维连续小波变换过程中计算的复杂性;采用序贯搜索及由“粗”到“精”的分层聚类相结合的策略,进一步提高了分割效率。通过对算法的仿真研究,验证了本算法的可行性及有效性。     

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

动态场景中运动目标检测与跟踪

为了在静态和动态场景中均能实现对运动目标的检测与跟踪,提出了基于运动检测和视频跟踪相结合的视频监控方法. 建立四参数运动仿射模型来描述全局运动,采用块匹配法对其进行参数估计;采用基于全局运动补偿的Horn-Schunck算法检测出运动目标;使用卡尔曼滤波对运动目标的质心位置、宽度和高度进行跟踪. 实验结果表明,该方法能够有效地对静态和动态场景中运动目标进行检测与跟踪.     

具有异宿轨道Duffing方程的混沌控制

研究了软弹簧Duffing振子的混沌控制.通过线性状态法、时间延迟法和凹槽滤波法3种反馈控制方法,在不改变原动力系统参数的前提下,引导系统由混沌运动转为期望的低周期运动.基于Melnikov方法这一混沌的微扰判据,给出适当的反馈控制参数,经Duffing振子实例仿真分析,验证了其理论的正确性.     

基于目标运动轨迹提取的矢量脱靶量测量方法

提出一种基于目标空间运动轨迹提取的矢量脱靶量参数估计新方法.该方法利用不同接收天线接收的目标回波信号之间的相位差得到距离差,并基于距离差定位方法获得目标运动轨迹的空间定位点序列.通过建立目标运动模型,采用固定区间Kalman平滑滤波的方法获得目标运动的较精确轨迹.利用平滑滤波后的空间位置点,通过对一组线性方程求解得到矢量脱靶量参数的估计.仿真结果表明该方法可有效地估计出矢量脱靶量参数.     

水下机器人执行器的高斯粒子滤波故障诊断方法

针对智能水下机器人的执行器故障,提出了基于高斯粒子滤波的故障诊断方法.引入控制力(矩)损失参数表示故障,根据6自由度空间运动方程建立执行器故障模型;运用改进的高斯粒子滤波器对参数和运动状态进行联合估计;使用修正的贝叶斯算法检测故障,采用滑动窗口法估计故障的幅值;进行仿真实验并与真实海洋实验数据测试验证.结果表明,该方法能够快速检测故障,且故障幅值的估计精度较高.