基于视频六维分布模型的运动对象分割

视频运动对象检测是智能安全监控的基本问题。考虑视频的时间空间分布规律,该文构造了视频六维分布模型以进行运动对象分割。在时间维上利用在线高斯混合模型对背景进行更新,并且计算像素颜色差异。在空间维上利用纹理特征描述像素点之间结构关系,提高了对光线变化和阴影等环境变化的抗干扰能力。实验结果表明该算法是实用有效的。

采用自适应码流分配的高性能3D-SPIHT实时视频压缩算法

通过分析和比较基于树状结构的并行3D-SPIHT压缩算法以及标准算法中嵌入式码流的分布特点,给出了“自适应码流分配”改进方法,弥补了并行算法在码流分配单元中的不足,并利用DSP测试平台对改进算法进行了验证.仿真结果表明,改进算法重建图像的PSNR比原并行算法平均提高约0.4 dB,达到与标准3D-SPI-HT算法相当的视频图像压缩效果,编码速度也达到了大多数实时视频压缩系统的要求.