运动模糊数字图像边缘锐化增强仿真研究

针对传统图像增强方法对细节信息保留不完整、容易造成图像失真问题,提出一种基于运动模糊数字图像边缘锐化增强方法。首先采用反锐化掩模法锐化图像整体,同时为了降低高频噪声分量,使用一阶导数中Sobel算子检测边缘图像阈值,随后根据斜坡边缘的微分性质单独锐化处理图像边缘;其次通过微分结构,采用总变分方法对图像分解,并将其代入到边界变分函数空间中求解,最后研究问题看做为尺度空间中前向扩散的一个范过程,同时设定监测扩散阈值减少振铃效应,完成边缘锐化增强。仿真结果表明,所提方法可以有效的解决传统方法的局限性,还能让扩散程度自适应调整,防止振铃效应,从而达到较好的锐化增强效果,且细节特征保留完整。

室内视频监控中儿童学习坐姿的实时检测研究

本文通过对室内视频监控的图像进行滤波处理,使用帧间差分法和背景差法更新背景,二值化图像以及形态学去噪,连通域分析提取特征,形心计算定位目标整体位置,区域平滑处理获取物体所处形态形态,判断儿童学习姿势状态。当儿童出现趴桌子等大幅度动作的卧式姿势时,将会警告提示。

视频监控中学生听课情况的分析与统计

本文首先采用背景差法提取出区别于背景图像的目标图像;其次,提取待检测区域的特征信息,将提取出来的目标图像的特征与背景图像区域的特征进行匹配,区分像素点,比较匹配度;最后,通过计算面部肤色面积和身体轮廓大小区分学生是否听课,统计出视频序列帧中的听课学生数量。实验证明,本方法可以较准确地分析与统计出中学生的听课情况,抗干扰能力比较强。

浅谈云渲染技术在影视后期制作中的应用研究

新时代我国电影行业也紧跟脚步,蒸蒸日上发展,无论是动画电影还是科幻电影都收获了不少成功,在这成功的背后少不了高级的技术支持,其中云渲染技术就是功不可没的一员。基于云计算的云渲染技术提高了影视后期视频渲染的速度,大大降低了制作成本,本文主要针对目前云渲染技术在影视后期制作中的应用技术进行概述以及对云渲染技术的未来发展预测。