帧差法和Mean-shift相结合的运动目标自动检测与跟踪

传统的Mean-shift算法简单快速,但存在半自动跟踪缺陷,在起始帧需要手动确定搜索窗口来选择目标,且核窗宽固定不变,不能实时地适应目标尺寸大小变化,容易跟丢目标。接合帧差法,首先通过帧差法检测目标,并获取目标窗口和中心,再结合Mean-shift跟踪,并通过设定ρ^(y)相对改变量r来确定目标模板是否需要重新获取,实现Mean-shift算法全自动跟踪,并能适应目标尺寸大小改变的情况。实验表明,该方法跟踪准确,实时性高。

基于低复杂度自适应帧的WVSN视频编码方法

针对WVSN视频节点资源受限与视频编码方法复杂度高等问题,提出一种基于低复杂度自适应帧的视频编码方法。由"隔块-对角线"差异值计算方法求得差异值,建立自适应帧传输机制,避免逐帧判断,减少计算量。帧内图像采用多边形DCT裁剪JPEG压缩,减少二维DCT计算复杂度。实验结果表明,该方法在保证视频质量前提下,能有效降低视频编码复杂度,与无裁剪JPEG图像压缩相比,当前帧、差分帧JPEG压缩DCT计算量分别减少9.4%、56.3%;与M-JPEG视频编码相比,平均PSNR减少3.1%情况下,平均文件大小显著减少55.0%。