电子稳像技术算法研究

首先,本文介绍了电子稳像技术的基本原理,对2种常用的电子稳像技术算法进行了分析,并阐述了其优缺点.其次,本文提出了基于特征点的稳定视频图像序列电子稳像算法,其基本步骤是先获取图像特征点,然后确定补偿量,最后校正图像序列.利用基于特征点的匹配技术估计出全局运动矢量,用均值滤波的方法确定图像的补偿参数,并将补偿参数代入变换模型,继而实现了图像序列的稳定.实验结果表明,这种特征点稳像算法能够较好地稳定视频图像序列.     

基于改进FAST特征匹配的电子稳像算法

针对机载摄像机视频抖动问题,提出了基于改进FAST的特征匹配方法,去除视频序列的帧间抖动,实现视频序列的电子稳像。提出了尺度空间的FAST特征提取方法,结合了优化的SURF描述算子,利用相邻帧的特征点进行匹配,消除视频的帧间旋转量,得到帧间的局部运动矢量,然后通过RANSAC算法求解出全局运动矢量,最后利用二次线性插值算法逐帧补偿。实验结果表明,稳像后的视频帧间PSNR提高5 dB,提出的稳像算法去除了视频帧间复杂抖动,且快速准确并具有一定的鲁棒性。     

一种改进的光流估计方法

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一,基于Horn和Schunk所提出的光流约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法.本文针对光流法在亮度突变条件下,运动参数估计不准确的弱点,基于图像的边缘变化特征,对平滑约束项加以改进,给出了一种基于区域平滑约束的光流估计算法.该算法能够提高光流估计的精确性,降低Horn-Schunck法中全局平滑约束对运动边界的影响,提高峰值信噪比.实验结果表明,该方法更为有效和实用.     

基于可变形镜的稳像方法研究

提出了一种基于可变形镜的稳像方法,利用可变形镜连续改变面型的特点实现光学稳像。首先,建立了基于平面反射面的稳像数学模型,得到了稳像补偿角的数学表达;其次,通过研究可变形镜的关键参数,分析了可变形镜的面型误差;最后,通过实验验证了可变形镜的稳像能力,分析了稳像误差。实验数据表明,利用所选可变形镜可实现光轴偏转的功能,稳像的最大相对误差绝对值为1.87%,对应的稳定精度为2.11。     

一种面向对象的稳控策略建模方法

为了满足调度端应用功能对于稳控策略模拟的需求,分析了典型的省级以上区域电网的稳控策略,结合稳控装置的策略搜索逻辑,总结稳控系统的典型结构和稳控策略的基本要素。通过提炼基本对象,梳理各对象之间的关系,创建策略对象实体类图和策略搜索活动图,建立可扩充性和可重用性较高的稳控策略模型。提出了对稳控策略进行面向对象建模的描述方法。结合典型的工程实例,实现切机和切负荷稳控策略的对象化描述。结果表明,该方法能够对稳控策略进行灵活规范的描述。     

一种基于H264编码标准的快速运动估计算法

运动估计历来是视频压缩编码中最重要也是最耗时的环节之一。本文基于H264编码标准提出一种快速运动估计算法,该算法结合UDO（ratedistortionoptimal）的分布特点和块运动相关性,对块的运动区域分类,并按类采用不同的模板进行搜索。实验结果表明,本算法在编码恢复图像的效果在PSNR（peakofsignaltonoiserate）方面与全搜索方式相当,但在编码速度上有较大提高,较JM参考软件中其他几种快速搜索算法有30％左右的提高。     

一种基于运动估计的MPEG-4对象分割算法

针对传统的视频分割算法因偏重于分割效果而导致计算量过大、实时性能差的缺点,文章提出一种在MPEG-4编码过程中通过双重筛选和利用运动估计结果提取运动对象的算法。此算法首先在运动估计过程中加入背景优先准则进行第一重筛选;然后根据运动估计后宏块的最小平均绝对差值分利用区域自适应门限进行第二重筛选,从而获得运动区域掩模;最后对掩模进行形态滤波和填充消除噪声点,最终得到运动区域。算法分别在硬件和软件平台上进行测试,结果表明,该算法不仅取得了理想的分割效果,还大幅度缩减了计算量,明显提高了实时性。     

基于运动矢量场预测的自适应多模板块运动估计算法

在保证图像质量的基础上,提出了一种能有效提高运动估计的搜索速度和精度的算法,是基于运动场预测的多模板块运动估计搜索算法。该算法结合＂足够好就停止搜索＂的思想,同时根据运动幅度的不同相应地采用了菱形,正方形,六边形等多种模板。仿真结果显示这种算法很好地降低了块运动估计的计算量和搜索点数,与PMVFAST算法相比,搜索速度提高了1.5～2.8倍,PSNR（峰值信噪比）下降了0.2～0.3dB。     

一种直流无刷电机的稳速电路

本文介绍用于直流无刷电机的数字-模拟锁相伺服系统的组成,以及实现电机稳速控制的基本原理和控制过程。并阐述了该系统的一些特点。     

基于加权三视角运动历史图像与时序分割的动作识别算法

针对当前人体动作识别算法中由于人体躯干遮挡而导致其检测精度不佳的问题,提出了一种基于加权三视角运动历史图像耦合时序分割的动作识别算法。首先,为了有效描述动作的形状和空间分布,从视频序列中提取运动历史图像(motion history image,MHI)。随后,应用深度相机(Kinect相机)来提取深度图像,以获取人体目标的动作前景轮廓。为了识别由于身体部位造成的自我遮挡,动作前景轮廓被投影到3个视角(3V)平面,形成3V-MHI,增强了对动作的正确提取,利用3V-MHI构造了一个用于记录观测运动轨迹的MHI,克服了单视角MHI的信息局限性。然后,利用时序分割(temporal segmentation,TS),根据相邻的3V-MHI来计算动作的能量和方向的变化,以检测运动的开始和结束,从而输出运动结果。此外,计算MHI的梯度值作为每个平面对应的权重,从而得到加权3V-MHI。最后,将提取的每个直方图运动模板与预先建立的数据库进行比较,完成动作的分类识别。实验表明,该方法能有效地解决自遮挡问题,在复杂环境和光照变化下有较高的准确性与鲁棒性。     

基于图像处理的输电线路覆冰厚度测量

提出以安装在杆塔上的工业摄像机采集的输电线路覆冰前后的图像为研究对象,对其进行图像灰度化、图像增强、图像分割等处理,通过摄像机标定将图像坐标转换为世界坐标,比较覆冰前后图像的边界轮廓来计算输电线路实际覆冰厚度的方法.通过实例分析证明该方法操作方便,误差较小,能够实现输电线路导线和绝缘子覆冰厚度的定量描述.     

基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类

为改进暂态电能质量扰动分类方法的准确性,先将暂态电能质量扰动一维数据信号通过归一化处理转换为二维灰度图像,再应用伽马校正、边缘检测及峰谷检测等数字图像处理方法增强扰动特征,得到新的灰度图像和二值图像。提取二值图像的形态学特征值组成特征向量。通过概率神经网络实现暂态电能质量扰动分类。对所提方法进行了仿真计算和比较分析。结果表明,所提出的暂态电能质量扰动分类新方法改进了扰动分类的准确性,是一种有效可行的方法。     

复合绝缘子接触角的图像处理检测

提出了利用数字图像处理技术和曲线拟合理论自动检测复合绝缘子表面接触角的方法.针对绝缘子表面水珠图像的特点,首先利用中值滤波、灰度拉伸等算法预处理图像,去除高频噪声,并从背景中突出水珠轮廓;然后利用Robert算子边缘检测、迭代最优阈值区域分割等算法将水珠与背景分离;再采用骨架提取迭代和八邻域轮廓跟踪等算法提取水珠的边界曲线;最后以正交多项式为基函数拟合水珠边界曲线,继而求导得到接触角.该方法能够现场检测运行中的绝缘子,测量过程不需人工干预,客观精确.多次测量同一复合绝缘子的接触角,均方误差在2%之内.     

Efficient memory architecture for image processing

This Letter presents a novel purpose‐designed architecture to realize efficient dual‐port memory structures for image processing applications. The main innovation proposed here is the exploitation of single‐port (SP) sub‐banks to achieve the same data bandwidth offered by a true dual‐port (TDP) memory, but significantly reducing the access time and resources requirement. When compared with a conventional TDP memory bank, the proposed strategy requires up to 25% less silicon area and consumes up to 9% lower power. It also exhibits an access time up to 15% lower. When used within an Actel FPGA RTAX device to realize an image compressor based on the 2D DWT and the SPIHT algorithm, the memory structure proposed here allows reaching an 11 Mpixels/s frame‐rate, which is 77% higher than that achieved by simply instantiating the SP memory banks available on chip. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

Motion control of electric vehicles and prospects of supercapacitors

Novel motion control techniques for electric vehicles (EVs) on the basis of the quick torque generation in these vehicles have been developed at the Hori Laboratory. Because EVs are powered by electric motors, they have three major advantages: (i) motor torque generation is quick and accurate, (ii) a motor can be attached to each wheel, and (iii) motor torque can be estimated precisely. These advantages enable us to (i) easily realize high-performance antilock braking systems and traction control systems with minor feedback control of each wheel, (ii) control chassis motion, for example, direct yaw control, and (iii) estimate road surface condition. We have developed test vehicles and confirmed the effectiveness of the proposed methods. Recently, we have manufactured small EVs that are powered only by supercapacitors. Supercapacitors have long operating life, large current density, and are environmental friendly. Furthermore, their energy level can be estimated from their terminal voltage. Because EVs powered by supercapacitors can run for more than 20 min by charging only for 30 s, recharging EVs will not be a major problem. In the future, EVs will be recharged via contactless power transfer. Copyright © 2009 Institute of Electrical Engineers of Japan. Published by John Wiley & Sons, Inc.