Contourlet和小波相结合的SPIHT算法

借鉴Contourlet变换和WBCT的思想,采用Contourlet和小波相结合的变换,并根据变换后系数的特殊结构,提出了一种新的空间方向树结构,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码,达到了对图像压缩的目的。实验表明,该算法能更好地恢复图像的纹理和细节信息,并在低比特率下具有较高的峰值信噪比。

一种结合Contourlet和小波变换的图像编码算法

该文提出了一种Contourlet变换和小波变换相结合,使用新的空间方向树的类似SPIHT编码算法。该算法先对图像进行Contourlet变换,再对变换后的低频子带进行多级小波变换,然后根据变换后系数的结构特性,借鉴小波SPIHT编码思想,构造了一种新的空间方向树,实现了对变换后系数的类似SPIHT编码。仿真实验结果表明,该算法与小波变换,Contourlet变换和基于小波的Contourlet变换的SPIHT算法相比,重构图像保留了更多的纹理和细节信息,并且在低比特率下具有较高的峰值信噪比。

一种基于运动轮廓的目标跟踪方法

为了解决目标跟踪中出现的遮挡问题,提出了一种基于运动轮廓的目标跟踪方法。通过对当前帧前面两帧图像统计加权来获得背景,并通过网格化加速了目标检测效率,降低了运算次数;然后采用的背景差分法来提取运动轮廓,通过运动轮廓获取目标相关特征进行跟踪,并采用结合基于运动轮廓色度匹配及卡尔曼滤波预测的方法进行遮挡问题的判断和处理。仿真实验结果表明算法可以准确地跟踪目标,并能很好的处理跟踪时出现的遮挡及互遮挡问题。