基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法

本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%.

基于相机运动估计的改进ECO多目标跟踪器设计

由于运动模型采用线性假设,使得多目标跟踪(multiple object tracking,MOT)在动态场景下容易受到相机运动和随机抖动的影响,导致跟踪错误。为解决上述问题,设计了一种相机运动感知滤波多目标跟踪器(camera motion aware filter multi-object tracker,CMAFT)。首先提出一种新模型,将相机运动估计和单目标跟踪(single object tracking,SOT)的区域搜索特性相结合,以补偿由相机运动引起的偏移并提高预测的准确度;其次针对该模型提出一个改进的级联匹配方法,通过融合SOT预测以处理不同目标间的相互遮挡和身份切换问题;最后在MOT17数据集上进行实验以验证提出方法的有效性。

基于FPGA的H.264可变块运动估计算法的优化及实现

可变块运动估计算法(Variable Block Size Motion Estimation,VBSME)是H.264标准中重要的组成部分。它不仅计算量大,而且耗时长。为了减少运动估计时间和计算量,本文采用硬件实现的方式,并提出了一种利用绝对差值和(Sum of Absolute Differences,SAD)计算的树状结构进行数据重用的方案。该方案使得各单元间的数据流向明确,结构更简单。同时,本文还考虑到了帧间模式决策(Mode Decision,MD)和SAD计算可以并行计算的可行性,设计了相应的并行流水线结构。利用Xilinx xc7v585tffg1761-1开发板进行了仿真验证。结果表明,该方案可以一次性处理输入的256个像素数据,提高了实时性,并且达到了100%的数据利用率。此外,该方案支持最大分辨率为1920×1080,帧率为60帧/s,并具备低编码延时,满足了绝大多数场合的实时性要求。

一种基于位平面和位运动估计的视频数据压缩算法

高分辨率和高刷新率使得带宽传输的压力加倍。通常,视频压缩被用来解决这个问题。但传统的视频压缩方法不根据位平面进行编码和解码,会增加存储区域的成本。因此本文首先介绍了一种位恰可察觉失真(BJND)模型,计算了结合视点因子的位平面恰可察觉失真模型的阈值,并将亮度因子和纹理因子的恰可察觉失真(JND)阈值映射到位平面上,综合得出了位恰可察觉失真模型。然后提出了一种基于位运动估计算法的视频压缩方案。该方案使改进后的搜索范围不仅包括时间维度,还包括灰度维度。根据人眼的视觉特点和概率统计分析,方案新增了补充匹配块来替代残差数据,从而保证了压缩比的恒定性。实验结果表明,所提方案对低5位平面压缩具有最佳的综合效果,压缩比为1.38,数据传输量恒定,且恢复后的图像与原始图像并无明显差异,更加符合人眼的直观感受。

基于统计分析的仿射运动估计快速算法

为降低新一代通用视频编码标准(Versatile Video Coding,VVC)的计算复杂度,提出了一种基于统计分析的仿射运动估计(Affine Motion Estimation,AME)快速算法。从加速AME过程的角度出发,首先摒弃AME的3种运动矢量(Motion Vector,MV)精度中的整像素和1/16像素精度,保留1/4像素精度;其次利用迭代次数与量化参数(Quantization Parameter,QP)、slice类型以及编码单元(Coding Unit,CU)大小的关系,得到一个迭代次数的自适应计算式来减少AME迭代次数;然后将细粒度搜索(Fine Granularity Search,FGS)算法中CU 4个角落的4个整像素用2个对角分像素进行替代;最后运用绝对变换差和(Sum of Absolute Transform Difference,SATD)代价来替代率失真(Rate Distortion Optimization,RDO)代价。实验结果表明,与H.266/VVC参考软件VTM-10.0相比,提出的算法在低延迟(Low Delay B,LDB)和随机访问(Random Access,RA)配置下分别节省了8.34%和8.83%的时间,与此同时性能损失仅为0.10%和0.12%。

基于梯度和运动估计的视频质量评价

数字视频质量评价在视频压缩、处理以及视频通信领域中有着十分重要的作用.本文在现有视频质量评价方法以及对人类视觉特性研究的基础上,提出了一种基于梯度和运动估计的视频质量评估方法.该方法充分考虑了视频图像的边缘特性、各帧之间的时间相关性以及画面中场景的变化对视频质量的影响等因素.实验结果表明,该方法对基于H.264编码的失真视频有更好的评价效果,与人类视觉的主观评价结果一致.

基于AVC/AVS标准高效运动估计硬件结构设计

在新一代高性能视频编码标准AVC和AVS中,为提高编码效率,运动估计采用了变尺寸块搜索、多参考帧、运动向量预测等新技术.这些技术成倍地增加了运动估计的计算复杂度.为满足运动估计高计算量需求,一个高效变尺寸块运动估计(VBSME)硬件结构被提出来.该结构采用两个时钟,慢速时钟用于I/O部件,快速时钟用于核心计算部件.并且采用细粒度级流水线实现方式,提高时钟频率和计算部件的流水线效率.针对图像尺寸为720×576的视频,在65×65搜索窗下,该结构最高每秒可以编码71幅图像.

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 。

模型基编码中一种可靠的实时运动估计算法

分析了PLS算法的本质,并针对其缺点提出了一种改进形式;将改进算法同PLS及EKF进行了实验对比. 结果表明,此算法不但能实时地估计运动参数,而且还具有良好的稳定性和准确性.

运动估计与运动补偿在电子稳像中的应用

电子稳像系统的核心是运动估计和运动补偿。为了提供运动估计的精度和降低时间开销,达到实时应用的要求,该文提出了基于宏块的步进全局运动估计算法,获得图像序列的全局运动矢量;给出了一个新的应用于电子稳像系统中运动估计与运动补偿模块的运动估计、运动补偿原理框图;采用两步补偿算法完成对图像序列的运动补偿,得到稳定的图像序列输出。仿真结果表明,采用的方法是高效、可行的。

双目视觉基于修正卡尔曼滤波器的运动估计

研究了目标物体的远程运动估计。首先,建立了一种双目视觉系统的基于卡尔曼滤波器的目标物体运动估计的运动学模型,并且证明了双目视觉系统同步的各自连续两帧图像中至少三个对应图像点能完全确定刚性物体的运动参数和空间位置;然后,通过对状态向量中的速度分量进行再估计,提出了一种修正卡尔曼滤波器对目标物体远程运动估计的算法,与直接卡尔曼滤波器的远程运动估计相比,提高了估计的精度。将该方法运用到一种实时预测的实验中,其结果证明了该算法的有效性。

基于方向信息的快速整像素运动估计优化

针对H．264／AVC标准采用的UMHexagonS整像素运动估计算法，提出了一种进一步降低其运算复杂度的改进方法．通过利用UMHexagonS算法中非对称十字型搜索中水平及垂直方向上的运动估计的成本大小和方向信息，自适应地将25点的正方形搜索修改为最大7点搜索，以及将16点非均匀多层次六边形格点搜索修改为最大4点搜索，从而实现减少搜索点数，节省搜索时间．实验结果表明，提出的算法在保证原有UMHexagonS算法码率失真性能的同时，能节省大约23％～42％整像素运动估计时间．

用于HDTV的运动估计模块设计与实现

针对“高清晰度电视功能样机”信源编码的要求，采用了专用芯片与ＦＰＧＡ逻辑控制相结合的方法进行相应的运动估计硬件设计，对其中的部分电路进行了特别设计，如估计阵列、估计数据的供给电路、宏块缓冲ＦＩＦＯ、Ｙ和ＵＶ信号的格式转换及重排序等，并完成了其硬件实现．调试结果表明，电路可完成所要求的功能，达到设计目标．

面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

在各种视频处理算法中 ,运动补偿型算法大大提高了各种视频处理效果。运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率 ,已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准 ,能够降低运动估计器的运算复杂度 ,减少估计器的硬件面积 ,提高硬件速度 ,而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。

H.264中带有中途停止的多层逐次消元运动估计算法

H.2 6 4视频压缩标准采用多模式运动估计 ,可以有效减少块匹配预测误差 ,但随着模式选择的增多 ,算法计算量成倍增加。为此 ,提出一种带有中途停止的多层逐次消元运动估计算法 (MSEHS)。该算法根据模式分布规律 ,使用多层逐次消元法加速大块模式的搜索过程 ,并且提出中途停止准则 ,判断是否继续进行小块模式的搜索。这样既保证了多模式运动估计的优点 ,又减少了冗余计算。实验结果表明 ,该算法比全搜索算法整体速度提高了近4倍 ,同时可以保持与全搜索算法非常接近的图像质量和比特率。

基于网格模型的运动估计技术研究

运动估计技术是视频压缩技术的关键。将基于网格模型的运动估计方法分为两类,即优化搜索路径和保持形变,论述了几种运动估计的方法,对主要的估计算法进行详细论述。结合规则网格运动估计技术的发展,重点分析了不规则网格顶点的运动估计技术的特点和发展前景。

基于H.264视频编码的运动估计算法优化

运动估计是视频压缩中最重要的环节.H.264编码器由于采用了高精度运动矢量,计算量迅速增长,运动估计消耗整个编码时间80%左右.本文在分析UMHexagonS算法的基础上,分别对UMHexagonS算法中搜索窗口大小的选择、大六边形搜索和小六边形(小钻石)搜索模式三方面做了优化,在保持了原有图象质量的情况下有效的节省了运动估计时间.通过对各种测试序列的实验证明,优化后的算法与UMHexagonS算法相比,在重建图象质量和码率接近的情况下,运动估计时间平均节省了18.292%,降低了算法的复杂度,提高了编码器的实时性.

快速鲁棒的全局运动估计算法

对全局运动估计算法进行研究 ,提出一种新的快速且鲁棒性较好的全局运动估计算法 .全局运动估计是MPEG- 4中的 sprite编码中的关键技术 ,其性能将直接影响编码效率和速度 .所提出的算法比传统的L evenberg-Marquadet方法要快 ,而且参数估计比较准确 .新算法是基于非线性密度进行估计的 ,采用了六参数的仿射模型 .为了提高计算速度 ,采用了 3层金字塔进行多分辨率计算 ,而且在每层迭代计算中都抽取重要的特征点进行计算 ,同时结合了 Gauss- Newton优化计算方法 .为了保证计算的准确性 ,采用基于直方图和基于块两种方法以有效地去除噪声点 ,同时 ,在迭代计算时引进鲁棒统计 ,减少噪声点的影响 .通过全局运动估计实验比较可以看到新算法在速度上的优越性 ,同时 ,通过

针对H.264改进的快速整像素运动估计算法

以视频压缩标准H.264联合开发模型(JM)中的运动估计算法UMHexagonS为基础,提出了一个新的快速整像素运动估计算法来改进压缩编码性能。在起始搜索点预测部分,提出了新的预测运动矢量(MV)检测顺序,以提高起始搜索点的准确度;在全局搜索部分提出了自适应全局搜索方法,根据准确度最高的两个预测MV之间的关系,适当跳过非对称十字型模板搜索和非均匀多重六边形模板搜索,并通过对不同序列的测试,验证了判断准则的可行性与准确性。根据实际序列中最佳MV相对起始点的分布,提出了改进5×5搜索。另外,增加了针对子宏块的提前终止策略,在不增加额外运算量的前提下,进一步减少了运动估计开销。实验结果表明,相对UMHexagonS算法,提出的改进算法使搜索点总数平均减小了83.80%,信噪比平均下降了0.021dB,或输出码率等效增加了0.46%。该算法有效降低了运动估计的运算量,而只带来了很小的编码性能下降,且对不同运动强度的视频序列具有均匀的算法效果。

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。