用于虚拟现实的360度视频编码技术新进展

随着虚拟现实技术不断发展,360度视频编码开始成为研究热点。应用于虚拟现实的360度视频与传统的视频相比分辨率更高,编码数据量更大,在实际应用中面临传输带宽有限的瓶颈,编码效率问题有待解决。归纳分析了国际标准组织联合视频研究组(Joint Video Exploration Team,JVET)正在制定的360度视频编码投影变换技术及其编码优化方法,综合对比了各变换技术的编码性能。根据当前最新研究成果,对下一步研究需要解决的问题进行了探讨总结,给出未来的研究方向和思路。

复杂环境下基于边缘扩张的条形码定位方法

条形码识别技术已广泛应用于人们日常生活和工业生产中。针对基于图像处理的条形码定位和识别过程中会受到光照环境、画面内容、镜头对焦等因素的影响导致识别效果不理想的问题,提出了一种利用边缘特性对条形码图像进行扩张处理与判别的定位方法。首先使用改进的Sobel算子提取图像的边缘特征,对条形码边缘进行区域扩张处理,以增大连通性;然后应用图像中连通区域的形状特征对条形码区域进行判别;最后应用Radon变换对倾斜的条形码进行校正以利于条形码识别。实验结果显示,提出方法在公开数据集的对比实验中定位准确率有显著提升。在智能手机应用中,通过定位条形码区域,使得解码运算量降低,识别时间平均减少26.1%,较好地满足了实际应用的需求。

基于监控视频的行人异常行为检测技术研究

行人异常行为分析是视频监控领域中重要的研究方向。从基于规则、基于模型两方面对行人异常行为检测算法进行归纳总结,根据判定方式将算法分为阈值判定和分类判定,比较了各类算法的优势和不足,同时对使用较多的数据库进行了总结,最后讨论了异常行为研究在实际应用和未来研究中应该考虑的问题。

三维点云数据压缩技术研究综述

点云作为一种新型的描述三维空间的数据类型,逐渐成为计算机视觉应用的研究热点。点云数据一般由激光雷达或三维立体相机获取,与传统二维图像相比,其需要处理的数据量呈指数倍增加,对数据的存储和传输提出了更高的挑战。通过归纳国际标准组织在点云压缩技术领域最新研究成果,分析对比各类压缩算法的特点,总结下一步研究需要解决的问题,探讨未来的研究方向和思路。

智能手机传感器的人体行为识别技术

从传感器选择、特征提取、行为识别等3个方面对基于机器学习的人体行为识别技术进行分析,对比各类算法的优势和不足。总结对比常用公开数据集,并展望人体行为识别技术在案件现场的应用,最后讨论了人体行为识别发展的难点和新方向。

基于机器学习的HEVC快速帧内预测算法研究进展

高效率视频编码(HEVC)存在帧内预测计算复杂度过高的情况,而机器学习方法在HEVC快速帧内预测算法的研究取得了一定的进展。对近年来常用的机器学习算法在帧内预测快速深度决策和模式决策两方面的应用进行详述,总结比较不同文献提出的机器学习方法在编码性能上的优劣,最后分析机器学习算法在帧内编码应用中存在的问题,为下一步研究提供参考性建议。

基于亮度分区模糊融合的高动态范围成像算法

针对单幅图像生成高动态范围(HDR)图像进行直方图扩展时,造成的色彩失真、局部细节信息丢失的问题,提出了一种基于亮度分区融合的高动态范围图像成像算法。首先,提取正常曝光彩色图像的亮度分量,根据亮度阈值将亮度分成两个区间;然后,对两个区间的图像用改进的指数函数扩展其亮度范围,使得低亮度区域的亮度增加、范围扩大,高亮度区域的亮度减小、范围扩大,从而增大图像的整体对比度,保留色彩和细节信息;最后,将扩展后的图像和原始正常曝光的图像基于模糊逻辑的方法融合为高动态图像。分别从主观和客观两方面对所提算法进行了分析。实验结果表明,所提算法能够有效地扩展图像的亮度范围,并保持场景的颜色信息和细节信息,生成的图像视觉效果更佳。

全景图像质量评价方法最新进展

随着虚拟现实技术的快速发展,全景视频图像已成为一种新的媒体展示形式被投入使用。全景图像的质量评价方法对促进虚拟现实技术具有重要的现实意义。研究了近五年来全景图像质量评价新方法。分析了全景图像客观评价指标,包括基于峰值信噪比的改进方法和基于结构相似性的改进方法。归纳总结了基于深度学习的全景图像质量评价方法以及其特有的缝合失真和投影失真的评价方法。搜集整理了常用的全景图像质量评价公共数据集与专有自建数据集。采用皮尔森相关系数、斯皮尔曼秩相关系数与均方根误差作为评价指标,根据客观评分与人眼主观感受的相关程度对现有全景图像质量评价方法进行了对比分析。对全景图像质量评价方法的发展方向进行展望。

PRACTICAL ALGORITHMS FOR TORNADO CODES

Tornado codes have been used in the error control of data transmission in IP network. The efficiency of this erasure codes is critically affected by the short cycles in its bipartite graph. To remove this effect, two algorithms are introduced: (1) while generating the graph, the cycle eliminating algorithm is used to reduce the number of the short cycles in it; (2) in the decoding algorithm, cycles that are inevitably in the graph are used to remove decoding efficiency degradation. The simulation results show that they have a better performance than that of general tornado codes.