基于三步搜索法的特征相关目标跟踪算法

针对相关匹配跟踪算法,提出一种新的基于三步搜索法的特征相关跟踪算法。该算法利用Moravec算子提取目标灰度特征,并根据特征点选取相应的子模板,然后利用三步搜索法进行多子模板的相关匹配。该方法可以在大幅度缩短相关匹配的搜索过程的基础之上适应运动目标的旋转、缩放等情况。实验证明该算法实际应用的可行性。

一种改进的运动估计算法——新三步搜索法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了改进新三步法,即在第一步搜索时采用了并行的思想。改进后的新三步搜索法解决了三步法的小运动估计效果较差问题,且保持了原三步法的高效率。

基于三步搜索法的LSSVM在GPS高程拟合中的应用

GNSS高程拟合在工程测量中有着广泛的应用,最小二乘支持向量机应用于GNSS高程拟合,需要对模型参数进行选择。提出采用三步搜索法对最小二乘支持向量机进行参数寻优,并用GPS数据对适应度函数采用测试样本和总样本均方误差的拟合效果与采用学习样本均方误差拟合效果进行比较分析。结果表明,适应度函数采用测试样本和总样本均方误差的拟合效果更优,不仅拟合精度相对更高,而且计算简单快捷。

基于稳定Harris置信度的三步搜索数字稳像方法

提出一种基于稳定Harris角点置信度的三步搜索法数字稳像方法.采用三步搜索法策略进行运动参量的计算,对三步搜索法结果使用稳定Harris角点置信度进行约束,提升运动参量计算准确度.针对分辨率为320×240存在±40个像素范围内抖动的车载运动视频进行稳像处理,实验结果验证此方法有效可行.

基于LS-SVM的岩石细观图像分析方法探讨

为了解决岩石细观力学试验中图像处理过程复杂、质量不高及操作效率低等问题,将LS-SVM的分类方法与数字图像处理的阈值分割法相结合,提出了人机结合的岩石细观结构图像系统分析方法。该方法将图像分割问题转化为分类问题,通过对训练样本的学习,生成可将试验图像分类的LS-SVM分类机,从而提取岩石细观力学试验中得到的感兴趣区域的特征图像以及量化细观结构。对花岗岩图像进行处理,处理后的结果表明,该方法可以获得高质量的岩石细观图像处理结果,处理准确率达到96.82%。采用三步搜索法选取参数,能在保证图像处理质量的前提下提高参数选取速度;对训练样本进行稀疏化处理,可以提高分类效率,缩短分类时间;为了减小人为因素的影响,训练图像的选取应具有代表性,且在生成训练目标前需进行图像后处理。

HEVC快速帧内模式决策算法

在高效视频编码(HEVC)标准中,为降低编码单元和预测单元算法的计算复杂度,提出一种基于编码单元纹理和预测单元模式决策的快速帧内预测算法。通过统计编码单元的纹理复杂度,分析编码单元纹理的相关性,设定合理的纹理阈值,快速地决策当前编码单元的大小。改进预测单元模式决策算法,利用三步搜索方法,减少候选模式数量和帧内模式预测时间。算法结合了编码单元和预测单元的特点,仿真结果表明,与HEVC参考软件HM8.0相比,在增加较少码率,降低较少峰值信噪比的情况下,该算法的编码时间平均缩减40.9%,降低了编码复杂度。

一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法

针对传统运动目标检测方法不能应用在背景和目标都存在运动的应用场合的缺点,文章提出了一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法。该方法首先对相邻两帧运动图像利用三步搜索法和最多邻近点距离相关匹配准则进行背景匹配,然后对匹配后的图像进行帧间差分并对差分图像进行灰度形态学滤波以去除背景噪声点,最后利用阈值分割方法检测到运动目标的位置。利用实际拍摄的红外图像对该算法进行了实验并与传统帧间差分法进行了比较,结果表明利用该方法能很好地解决传统帧间差分法应用中的缺点。

视频图像运动估计中的一维块匹配算法

运动估计是视频图像压缩和视频图像修复等领域的基础问题,传统的块匹配法搜索质量较好,但搜索速度不够快.针对传统块匹配法搜索速度上的不足,提出一种快速的一维块匹配运动估计算法.首先对运动矢量正交分解,使用特殊权重系数矩阵对二维匹配块做降维处理,得到2组一维特征矩阵;然后选择一维三步搜索法作为搜索策略,最小绝对误差和准则作为匹配准则,使用2组一维特征矩阵搜索匹配运动矢量的2个分量;最后将分量组成完整的运动矢量.通过多组对比实验的结果表明,该算法在保证定量评价PSNR的前提下,显著提升运动估计的搜索速度,视频清晰度越高、匹配块像素尺寸越大,运动估计搜索速度提升越明显.

一种稳定可靠的电子稳像方法

提出一种基于块匹配算法的电子稳像方法。在当前帧图像中确定呈均匀网格状分布的代表点,在下一帧图像中用块匹配算法寻找对应点,用中心数据保留法挑出好的对应点后可求出仿射变换模型参数,用均值滤波法处理得到补偿参数,再用双线性内插法重排图像像素,即可得到稳定的图像序列。创新点在于提出了与均匀网格状代表点相适应的中心数据保留法。实验表明,该算法有很好的稳像效果,而且具有很高的可靠性、稳定性和适用性。

基于改进MM3SFCA的乡村教育设施可达性和均衡性分析——以安徽省寿县为例

采用改进的多交通模式三步移动搜索法(MM3SFCA)可达性评价模型、基尼系数、洛伦兹曲线法和区位熵等方法,分10 min,20 min和30 min出行情景对安徽省寿县乡村义务教育设施空间可达性与均衡性进行分析。结果表明:寿县乡村义务教育学校可达性差异明显,随出行时间增加,小学可达性的差异扩大,初中可达性的差异减少;学校可达性呈现以乡镇政府驻地为中心的集中连片和多点分散相结合的空间特征,小学可达性呈现为县域中部和东南部高、西北部低的空间分布格局,初中可达性相对均衡,为多中心的空间格局;县域乡村义务教育资源空间配置严重不均衡,小学配置优于初中,县域中部和东南部区域优于西北部,均衡性随出行时间增加而提升,小学的均衡性空间格局从多中心向单中心转变,初中的均衡性维持多中心空间分布。

基于改进最小二乘支持向量机的电力机车牵引电机建模

介绍利用最小二乘支持向量机的回归理论对牵引电机磁化曲线进行拟合,从而建立准确的电力机车牵引电机模型的方法。针对最小二乘支持向量机参数选择耗时长的问题,提出一种基于三步搜索技术的参数选择方法。理论分析及仿真结果表明,该方法可优化选择最小二乘支持向量机的参数,并可提高最小二乘支持向量机的建模速度。将该方法用于电力机车牵引电机建模的参数选择,仿真结果表明,该方法建立的电力机车牵引电机模型精确度高,可用于对电力机车主电路性能及控制策略的研究。

基于FPGA的运动估计设计

利用功能强大的FPGA实现视频图像的一种运动估计设计,采用的搜索方法是三步搜索法。在进行方案设计时,本文采用了技术比较成熟的VHDL语言进行设计,并使用Quartus Ⅱ软件进行时序仿真。由仿真结果可知,无论是在功能的实现上还是在搜索的准确性、高效性以及FPGA片上资源的利用率上,本设计方案都具有明显的优越性。

Hilbert曲线及其应用

运动估计对于具有运动补偿的帧间序列编码是很重要的.块匹配算法BMA是实现运动估计的一种有效方法,而用穷举搜索法ESA实施BMA固然效果很好,但时间资源浪费较大。人门提出了三步搜索法TSS及其改进版DSWA/IS等,它们的共同特点是自适应能力差,原因是基本假定:“匹配块与最优块的差单调增加”往往与实际不符.能否在保持二维原始图象特征的前提下,实现二维图象序列到一维序列的转换;能否恰当选择门限值从容不迫适应实际情况,实现速度和准确性的最佳匹配,运动估计的Hilbert搜索算法HSSA就是一种复杂性不高和自适应能力强的递归搜索算法。此外,利用希尔泊特曲线还可产生加密用的置乱置换。

多交通模式下的小学教育资源空间可达性分析

基于可达性相关理论,运用两步移动搜索法以及基于Huff模型修正的三步移动搜索法,以宁波市原海曙区的小学为案例,分别在步行模式、公共交通模式以及驾车模式下对该区所有小学的教育资源可达性进行评价。研究表明:海曙区的教育资源高可达性区域主要分布在道路网络发达、学校规模较大以及公共交通网络发达地区,低可达性区域主要分布于边缘地区;不同交通方式下的可达性有明显差异,驾车出行方式可达性优于公共交通方式与步行方式;基于Huff模型修正的三步移动搜索法对步行模式下的可达性修正效果明显,对公共交通模式以及驾车模式的修正效果一般。基于分析结果,本文对促进海曙区教育资源的均衡发展提出了建议。

顾及就医出行行为的医疗设施潜在与实际可达性对比研究

医疗设施可达性研究是分析区域获取医疗服务便捷程度的重要方法,现有研究主要以潜在可达性(potential accessibility,PA)研究为主,少有研究依据医疗设施实际使用情况分析医疗设施实际可达性(revealed accessibility,RA)。以中国四川省成都市主城区为研究区,利用滴滴出行数据,引入用户实际选择权重和医疗设施综合服务能力来拟合实际就医出行距离衰减函数,以改进三步搜索法模型,计算RA,并将其与基于医疗设施服务能力和潜在就医需求计算得到的潜在可达性对比,分析两者的不匹配程度,识别社区获取医疗服务的可达性类型,研究各类型社区的空间分布特征。结果表明:医疗设施潜在可达性主要受出行时长影响,中心区域和外围区域差异较大,各个区之间差距不明显;RA主要受实际就医出行次数影响,各个区之间差距明显;182个“RA>PA”型社区主要分布在成华区和金牛区,243个“RA<PA”型社区主要分布在武侯区;相关性分析表明两类社区的空间分异特征主要受RA影响。与传统潜在可达性研究相比,此研究更容易发现不同区域使用医疗设施的实际差异,判断潜在可达性的准确性,帮助相关部门发现医疗设施布局中存在的问题。