基于分块帧差的视频图像运动检测

在常用的图像运动检测方法基础上提出了一种改进的运动目标检测算法,即将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,提高了运动检测的效果。     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

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。     

大背景噪声下动目标实时检测方法研究

提出用帧间方块编码差值法和领域综合法提取运动目标。第一种方法是把当前帧方块的二值图像像素编码值与前帧对应的二值图像像素编码值求差值，由差值检测运动目标；第二种方法是检测２×２方块内各像素的帧差值符合位和帧差绝对值，由二判别是否运动像素。与普通帧差法相比，提高了抗噪度，改善了运动目标的边缘特性，减少了硬件量。检测算法可以以视频速率工作。实验结果表明，所提出的检测方法是有效的。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法．首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的侯选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹．实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测．     

一种飞行目标跟踪方法

提出一种以单一飞行目标的质心为特征点的运动目标跟踪方法，对于产生的图像序列，计算每一帧图像中飞行目标的质心，并在坐标系中记录其位置，采用最小二乘法拟合实现对目标的跟踪。最后给出了实验结果，从实验结果可以看出，该算法对目标的跟踪和预测效果良好。     

基于目标检测的红外和可见光动态图像融合

提出一种基于运动目标检测的红外和可见光动态图像融合方法，通过对红外序列图像中的运动目标进行检测，将运动目标信息融合到可见光序列图像中。试验结果表明，文中算法所得到的融合图像能够综合利用红外图像较好的目标指示特性与可见光图像较清晰的场景信息，有利于安全监视人员进行目标识别和情景感知。     

利用中值滤波进行图像处理

从人眼的结构和视觉特性出发 ,研究了图像中噪声产生的机理和消除的方法 ;提出了利用中值滤波法消除图像噪声的实用方法 ,对影响图像信号的不同噪声采用了不同的滤波方法 ,并对信号的频谱和滤波的效果进行了研究和分析。利用中值滤波法消除图像中的随机噪声是图像噪声处理的最佳方法。     

基于中值滤波和分数阶滤波的图像去噪与增强算法

为了避免经典中值滤波器对图像的模糊化,设计了一个噪声检测模型.通过对噪声的检测,设计了一种开关滤波器.当检测点为噪声时,使用中值滤波器进行去噪;当检测点为非噪声点时,利用分数阶微分滤波器对图像进行增强.所提算法不仅能有效地去除图像中的椒盐噪声,还能对图像进行增强,使图像在边缘突出的情况下完好地保留细节.选择“Lena”等经典图像进行多次实验与分析,结果表明了所提算法在图像去噪和增强方面的有效性.     

身份证号码的自动识别系统

研究身份证号码的自动识别。对身份证号码图象进行了彩色空间分析，构造基于UV通道的彩色滤波器以去除身份证特有的彩色噪声；然后利用边缘图象切分数字，通过最值滤波器二值化切分后的图象；最后使用结构法对数字进行识别。实验结果表明，设计彩色滤波器可以有效的去除图象的彩色污染，提出的识别系统处理速度达到了实用水平。     

A new method for adaptive color image filtering

An adaptive color image filter (ACIF) is proposed in this note. Through analyzing noise corruption of color image, efficient locally adaptive filters are chosen for image enhancement. The proposed adaptive color image filter combines advantages of both nonlinear vector filters and linear filters, it attenuates noise and preserves edges and details very well. Experimental results show that the proposed filter performs better than vector median filter, directional-distance filter, directional-magnitude vector filter, adaptive nearest-neighbor filter, and a-trimmed mean filter.     

微光图像中值滤波与众值滤波理论与实验研究

中值滤波法是图像平滑技术中常用的一种方法。但中值滤波法处理微光图像时有一定的局限性。该文对此做了进一步的实验与讨论，与众值滤波法进行了比较性研究。众值滤波法是对滤波窗口内所有像素点的灰度值作数学统计，并取出现几率最大的像素灰度值为为滤波结果，累此处理过的图像更接近真实。     

基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合

为了减低图像的噪声,保留有用的信息,获得更为可靠的融合图像,将Kalman滤波引入图像融合中,提出基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合算法.该方法结合滤波和多特征优点,实验结果表明了该方法的有效性.     

基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合

为了减低图像的噪声，保留有用的信息，获得更为可靠的融合图像，将Kalman滤波引入图像融合中，提出基于Kalman滤波与多特征模糊聚类的图像融合算法．该方法结合滤波和多特征优点，实验结果表明了该方法的有效性．     

形态滤波器在交通视频检测中的应用

介绍交通视频检测的基本过程,分析了交通视频图像的特征,研究了三种形态滤波器——中值滤波器、普通形态滤波器、顺序滤波器对交通视频图像的处理能力．顺序滤波器的使用依赖于二值图像中噪声与目标的分布参数P．提出了选择交通视频图像分布参数P和滤波窗大小的基本方法．实验证明,选用合适参数P的顺序滤波器能够大大减少计算量,快速地处理交通视频的二值图像,基本满足在各种气象条件下的实时采集交通数据的要求。     

用于无线内视镜系统的基带处理专用集成电路

为了降低无线内视镜系统的功耗以延长工作寿命,提出并实现了一种用于无线内线镜系统的数模混合的基带处理专用集成电路。该专用集成电路集成了准无损图像压缩、双向通信控制和电源管理等功能。由图像滤波器及JPEG-LS编码器组成的低功耗高性能的图像压缩算法能完成对原始Bayer彩色滤波阵列格式的图像的实时压缩。该数模混合芯片的设计通过了FPGA验证,并采用0.18μm的CMOS工艺流片。测试结果表明该芯片能有效地降低内视镜系统48%的整体功耗。     

边缘保持递归去噪算法及在图象处理中的应用

为了在图象处理时，既可以有效地去除噪声，又不会太多地破坏边缘，在一维卡尔曼滤波器的基础上，通过加入噪声图象边缘的结构信息，导出了一种简单的、可快速计算的边缘保持递归去噪算法。算法的主要思想是将与边缘大小和位置有关的信息从噪声图象中提取出来并将这些信息作为卡尔曼滤波器的控制输入，采用这种方法可以有效地降低图象边缘破坏的程度。对包含边缘信息和不含边缘信息的Ｘ线头影图象进行了处理，实验结果表明，加入边缘信息的卡尔曼滤波器的性能明显优于传统的卡尔曼滤波器，改进的滤波器在去除图象噪声的同时，可以有效地保持图象的边缘。