一种快速的视频刚体运动目标检测算法

检测速度慢、准确度低是传统视频运动目标检测方法普遍存在的问题,为克服以上缺点,结合帧间差分和变分水平集方法提出一种新的运动目标检测算法。通过改进的帧差法快速初始化运动区域,并将其作为初始水平代入无需重新初始化的水平集演化方程进行演化,利用强度和光流信息控制水平集演化最终停止在目标边界处。实验结果表明,该算法具有检测速度快、准确性高的特点,是一种有效的视频刚体运动目标检测方法。     

基于时空域暗示的运动对象检测和分割*

通过对视频帧间的时域信息和帧内的空域信息的充分开发,提出一种任意视频对象检测与分割算法。初始的运动区域评估利用时间加权的时域帧窗,采用基于点的分割;而近似同质颜色亮度纹理区域利用区域之间的差异和区域内的相似,采用改进的分水岭分割和基于区域特征相似度的合并。时域和空域分割结果的合并基于多数原则。最后,分割结果的完善和修正基于时域的持续性和空域上的一致性标准。通过测试,提出的分割算法获得可靠的对象边界,而且通过调整少量参数,可以适应于室内和室外场景以及高速和低速运动物体。     

基于特征信息的镜头检测研究

视频镜头检测是基于内容视频检索的第一步,提出了一种基于特征信息的视频镜头检测方法,该方法首先利用小波变换提取原始视频帧的颜色特征和纹理特征,计算相邻帧颜色特征的互信息量和纹理特征的信息熵差,然后计算镜头间的相似度,该方法可以有效地检测出突变镜头和渐变镜头,对闪光灯及物体和摄像机运动有较强的鲁棒性,实验结果表明该方法具有良好的性能。     

基于DCS的WMSN多视角视频编解码

为了有效解决无线多媒体传感器网络中多视角视频监控传输数据量大以及网络能量、资源受限的问题,提出了一种基于分布式压缩感知的高压缩率多视角视频编解码方法.对多视角视频序列进行分组处理,并将图像组分为关键帧和非关键帧;对关键帧采用基于压缩感知(compressed sensing,CS)的编解码方法进行处理;而在非关键帧的编码端采用联合稀疏表示方法对残差图像稀疏表示,解码端利用帧间时间相关性和多视角空间相关性预测生成当前视频帧,并借助差异补偿方法进一步提高预测准确性,同时提高了重构效果.实验结果表明,该方法取得较高的压缩率,重构出的图像质量比参考方法更高,且PSNR值得到了较大的提高.     

针对视频序列分类的快速抠像技术

针对视频序列分类的问题提出了一种快速抠像技术.根据视频序列间的相关度进行关键帧的区分,得到关键帧、序列间变化细微的非关键帧、序列间变化较大的非关键帧;对于关键帧,采用闭合式的抠像方法来进行处理,获得透明度值、前景像素值和背景像素值;对于变化细微的非关键帧,提出了一种基于帧间连续性的透明度值估计和优化方法;对于变化较大的非关键帧,提出了一种基于特征流传递的机制来传递关键帧的有效信息.实验结果表明,最终在获得与传统方法相比可接受的抠像效果条件下,这种快速抠像技术缩短了处理时间.     

基于频繁镜头集合的视频场景分割方法

提出一种基于全局场景特征在视频序列中寻找频繁镜头集合,并通过局部语义特征精确定位视频场景边界的视频场景分割方法。首先对分析视频进行高精度镜头分割,选取具有代表性的镜头关键帧。然后提取各镜头关键帧的全局场景特征和局部特征,并利用局部特征聚类得到的视觉词对各个镜头关键帧进行语义标注。接下来计算基于全局场景特征的镜头间相关性,结合视频场景的概念和特性,在镜头关键帧序列中寻找局部频繁出现的相关性高的镜头集合,粗略定位视频场景位置。最后利用镜头关键帧的语义标注特征精确定位视频场景边界。实验证明该方法能够准确、有效地检测并定位到大部分视频场景。     

一种支持视频检索的对象标志位编码算法

针对传统标志位编码算法的编码代价大、海量监控视频难于浏览等问题,提出一种支持视频检索的对象标志位高效编码算法。基于对象区域信息、语义信息生成标志位来存储监控视频,根据视频编码和视频分析结果,生成对象区域信息与语义信息,利用基于区域生长的帧内编码算法消除空域冗余,基于运动估计的帧间编码算法从分像素精度上消除时域冗余,将对象区域信息、语义信息同时编码到原始视频码流中,实现监控视频的快速浏览与检索。实验结果表明,与基于欧式距离的帧内编码算法相比,该帧内编码算法的编码代价降低4%~14%,帧间编码算法降低28%~48%;基于对象标志位的视频解码能生成用户感兴趣的检索视频,提高用户浏览效率。     

多媒体传感器网络视频的帧分类联合重构

为降低多媒体传感器网络中视频压缩感知的计算复杂度,提出一种基于帧分类的多媒体传感器网络视频联合重构算法。依据视频数据的联合稀疏模型将视频帧分为关键帧和非关键帧。对于压缩感知重构中欠定线性方程组,可利用关键帧和非关键帧之间的相关边信息进行重构初始化,同时运用有界约束二次规划对其进行求解。从仿真结果可知,相对于传统的视频压缩感知算法而言,在保证视频重构质量的前提下,所提方法在重构算法复杂度上不但能有效降低,同时,在视频重构上能提高其实时性。     

基于运动分割的视频去模糊

针对目前视频去模糊方法难以处理大幅度相对运动模糊,并且很难得到在时间和空间都保持一致性的去模糊结果的问题,提出基于运动分割的视频去模糊方法.基于视频序列清晰程度不同的前提下,用视频中的清晰块恢复模糊帧.根据模糊帧与其相邻的清晰帧的光流信息,将2帧之间存在的相对运动分割为独立的处理对象;不同运动对象分别估计模糊函数,并利用该模糊函数将清晰帧模糊处理;对模糊帧中的每一块区域,在被模糊处理后的帧中查找最相似的区域,利用对应清晰区域替换模糊区域;不同区域之间采用纹理融合,重建出清晰帧,实现对视频中大幅度相对运动去模糊.该方法基于并行思想设计和实现,利用GPU并行能力完成加速.实验结果证明,采用该方法不仅速度快,而且有效地解决了视频中大幅度相对运动模糊,并可以保持运动对象纹理结构的完整性.     

一种基于智能场景分析的2D转3D视频时分算法

2D转3D视频的快速实现算法主要有时分法和位移法。对时分法的原理和缺陷进行了分析,在此基础上提出了一种新的基于场景特征的时分算法,它能更好地3D化平面视频。该算法利用了基于视频帧图像的颜色信息和运动矢量信息对视频进行自动分割的方法,根据视频段场景特征自适应选择左右眼最佳配对帧方法,以及通过视频段运动矢量信息来调整左右眼对应帧和补帧的方法来改进处理和立体化视频。对合成立体视频的立体显示实验分析证明改进方法有效地改善了合成立体视频的质量。     

Video super-resolution reconstruction method based on deep Back projection and motion feature fusion

How to effectively utilize inter-frame redundancies is the key to improve the accuracy and speed of video super-resolution reconstruction methods. Previous methods usually process every frame in the whole video in the same way, and do not make full use of redundant information between frames, resulting in low accuracy or long reconstruction time. In this paper, we propose the idea of reconstructing key frames and non-key frames respectively, and give a video super-resolution reconstruction method based on deep back projection and motion feature fusion. Key-frame reconstruction subnet can obtain key frame features and reconstruction results with high accuracy. For non-key frames, key frame features can be reused by fusing them and motion features, so as to obtain accurate non-key frame features and reconstruction results quickly. Experiments on several public datasets show that the proposed method performs better than the state-of-the-art methods, and has good robustness.

     

基于运动特征融合的快速视频超分辨率重构方法

基于深度学习的视频超分辨率重构方法常面临重构精度不高或重构时间过长的问题,难以实时获得高精度的重构结果.针对此问题,文中提出基于深度残差网络的视频超分辨率重构方法,可以快速地对视频进行高精度重构,并在较小分辨率视频的重构过程中达到实时重构的要求.自适应关键帧判别子网自适应地从视频帧中判别关键帧,关键帧经过高精度关键帧重构子网进行重构.对于非关键帧,将其特征与邻近关键帧间的运动估计特征和邻近关键帧的特征逐层融合,直接获得非关键帧的特征,从而快速获得非关键帧的重构结果.在公开数据集上的实验表明,文中方法能实现对视频的快速、高精度重构,鲁棒性较好.     

一种基于语义的视频场景分割算法

针对如何在镜头基础上进行聚类，以得到更高层次的场景问题，提出了一个基于语义的场景分割算法。该算法首先将视频分割为镜头，并提取镜头的关键帧。然后计算关键帧的颜色直方图和MPEG-7边缘直方图，以形成关键帧的特征；接着利用镜头关键帧的颜色和纹理特征对支持向量机（SVM）进行训练来构造7个基于SVM对应不同语义概念的分类器，并利用它们对要进行场景分割的视频镜头关键帧进行分类，以得到关键帧的语义。并根据关键帧包含的语义概念形成了其语义概念矢量，最后根据语义概念矢量通过对镜头关键帧进行聚类来得到场景。另外．为提取场景关键帧，还构建了镜头选择函数，并根据该函数值的大小来选择场景的关键帧。实验结果表明，该场景分割算法与Hanjalic的方法相比，查准率和查全率分别提高了34．7％和9．1％。     

基于光流的快速人体姿态估计

针对目前深度学习领域人体姿态估计算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于光流的快速人体姿态估计算法.在原算法的基础上,首先利用视频帧之间的时间相关性,将原始视频序列分为关键帧和非关键帧分别处理（相邻两关键帧之间的图像和前向关键帧组成一个视频帧组,同一视频帧组内的视频帧相似）,仅在关键帧上运用人体姿态估计算法,并通过轻量级光流场将关键帧识别结果传播到其他非关键帧.其次针对视频中运动场的动态特性,提出一种基于局部光流场的自适应关键帧检测算法,以根据视频的局部时域特性确定视频关键帧的位置.在OutdoorPose和HumanEvaI数据集上的实验结果表明,对于存在背景复杂、部件遮挡等问题的视频序列中,所提算法较原算法检测性能略有提升,检测速度平均可提升89.6%.     

高效的I帧分区错误隐藏方法

针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 dB,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。     

基于局部注意的快速视频目标检测方法

视频目标检测是对视频内的目标进行准确分类与定位。现有基于深度学习的视频目标检测方法通过光流传播特征,不仅存在模型参数量大的问题,而且直接将光流应用于高层特征难以建立准确的空间对应关系。提出一种轻量级的视频目标检测方法。通过设计一种特征传播模型,在不同帧的局部区域内将高层特征从关键帧传播到非关键帧,并将有限的计算资源分配给关键帧,以加快检测速度。构建动态分配关键帧模块,根据目标运动速度动态地调整关键帧选择间隔,以减少计算量并提高检测精度。在此基础上,为进一步降低最大延迟,提出异步检测模式,使得特征传播模型和关键帧选择模块协同工作。实验结果表明,该方法的检测速度和最大延迟分别为31.8 frame/s和31 ms,与基于内存增强的全局-局部聚合方法相比,其在保证检测精度的前提下,具有较快的检测速度,并且实现实时在线的视频目标检测。     

动态背景体育运动视频合成对比*

针对在同一场景下获取的体育运动视频,提出了一种基于全局运动补偿及运动前景区域信息的体育运动视频合成方法。首先,对待合成视频,通过全局运动估计与补偿,将相邻帧在空间上对齐到当前帧。通过计算帧差,得到当前帧中的运动前景区域信息。然后根据两段待合成视频之间背景的相似性,计算并修正全局运动参数,确定待合成对应帧之间的位置关系。最后,依据已经获得的运动前景区域信息,生成合成帧。实验结果表明,该方法可自动合成在同一场景中获得的有相似动态背景的体育视频,保持了前景与背景的清晰度,能清晰地显示运动员动作的差异。     

保留边缘与细节的压缩采样视频复原算法*

已有的压缩感知视频复原算法因过平滑效应难以保留视频帧的边缘与细节信息,对此提出一种基于混合稀疏性测量的压缩采样视频复原算法。编码端将视频序列分为关键帧与非关键帧,并使用相同的感知矩阵对帧的每块进行采样。解码端则设计了考虑局部稀疏性与全局稀疏性的混合稀疏性测量方案,并将其作为压缩感知视频复原问题的正则项;然后,通过分裂Bregman迭代算法对关键帧进行解码,并考虑视频帧间的时间相关性对非关键帧进行细化处理。基于多组仿真实验的结果表明,本算法获得了较好的视频复原精度,并具有理想的计算时间性能。     

时空特征局部保持的运动视频关键帧提取

为提高运动视频关键帧的运动表达能力和压缩率,提出柔性姿态估计和时空特征嵌入结合的运动视频关键帧提取技术。首先,利用人体动作的时间连续性保持建立具有时间约束限制的柔性部件铰接人体（ST-FMP）模型,通过非确定性人体部位动作连续性约束,采用N-best算法估计单帧图像中的人体姿态参数;接着,采用人体部位的相对位置和运动方向描述人体运动特征,通过拉普拉斯分值法实施数据降维,获得局部拓扑结构表达能力强的判别性人体运动特征向量;最后,采用迭代自组织数据分析技术（ISODATA）算法动态地确定关键帧。在健美操动作视频关键帧提取实验中,ST-FMP模型将柔性混合铰接人体模型（FMP）的非确定性人体部位的识别准确率提高约15个百分点,取得了81%的关键帧提取准确率,优于KFE和运动块的关键帧算法。所提算法对人体运动特征和人体姿态敏感,适用于运动视频批注审阅。     

基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割 *

传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果验证了该方法的有效性。