视频中人脸位置的定量检测

现有的人脸检测评判标准通常情况下仅仅只是对人脸有无的定性检测,对于视频中人脸位置的定量描述并没有严格的规范;另外,现在的一些研究如视频人脸替换等对视频流中人脸位置的连续性有较高的要求。为了解决上述两个问题,相比之前的人脸检测以及人脸跟踪评估标准,提出了一种视频中人脸位置的定量检测评估标准,并且提出了一种视频中人脸位置的检测方法。该方法首先通过改进的Haar-Like级联分类器在目标区域中检测到人脸初始位置;然后采用金字塔光流法对人脸位置进行预测,同时引入正反向误差检测机制实现对结果的自检测,最终确定人脸位置。实验结果表明,检测标准能够对测试算法在视频人脸检测的定量描述结果给出评判,提出的检测算法在人脸位置的时间一致性上有所提升。

基于视频图像的指示灯状态监测识别技术研究

利用计算机和视频图像处理技术来监测控制室内众多指示灯状态,并对异常情况进行提示和报警,可以极大的降低值班人员的劳动强度,提高效率。指示灯状态一般有亮、灭、慢闪烁、快闪烁、红、绿等,亮灭状态可以看成周期很长的闪烁。因此本文主要讨论了闪烁状态及红绿颜色变化的检测与识别。以摄像帧周期为基本时间单位,统计帧间亮度差变化情况作为指示灯闪烁状态的识别依据。红绿色差信息可以正确判断指示灯的颜色状态。实验证明,本方法可以正确监测和识别亮、灭、慢闪烁、快闪烁、红、绿等指示灯状态,实现辅助值班功能。

视频转换二维去闪烁滤波与缩放电路的设计

为消除VGA到TV视频转换中的图像闪烁及获得图像的TV显示,分析了闪烁产生及分辨率变换的机理.应用半带滤波及插值、迭代等算法,设计了一种水平垂直二维去闪烁滤波与图像缩放电路.该电路有效地解决了图像分辨率下降的问题,实现不同分辨率的VGA图像在TV上显示;同时减少了硬件逻辑资源,节省了芯片面积.整个电路规模约1万等效门,采用CSMC 0.5μm CMOS工艺流片,面积约1.75mm×2.86mm,经测试证明设计的电路功能正确.

硬件优化的高清视频实时去雾算法

去雾技术已经在单幅图像上取得了较大的进展,但是由于时间复杂度较高,无法满足高清视频去雾的实时性要求。针对该问题,提出了基于硬件架构优化的暗通道先验去雾算法,通过硬件导向的双尺度联合滤波法和阈值比较法来简化透射率和大气光值的计算复杂度,同时利用帧间依赖性约束来抑制视频去雾中的闪烁噪声。实验结果表明,所提算法的去雾速度达到了148.2 Mpixel/s,相比软件的方式提高了约55倍,实际对1920×1080分辨率全高清视频的去雾速度达到69 fps,满足实时性要求且去雾质量高。

基于多特征融合的视频火焰检测技术研究

基于彩色监控视频图像,利用火焰影像的时间运动特性,采用混合高斯背景建模方法从监控视频图像序列中提取出运动前景像素;在RGB色彩空间模型中通过火焰颜色的加权判别算法提取出具有火焰颜色的运动像素区域;最后,提出一种基于统计频率计数的火焰频闪特征识别方法,用于将视频图像中真实的火焰区域从具有火焰像素颜色的运动区域中区分出来。Matlab仿真结果表明,该算法具有很高的有效性和鲁棒性,能够应用实际的视觉火灾检测系统之中。

基于多帧参考的分块视频闪烁消除算法

提出一种基于多帧参考的分块视频闪烁消除法.该方法通过多帧的时序亮度变化,估计每一个块的闪烁增益,并通过该闪烁增益模型调整当前帧的亮度,消除闪烁.同时,设计一个针对局部块运动的运动检测器,来修正闪烁模型调整所带来的运动模糊现象.该算法能有效去除视频闪烁现象,并且具有复杂度低、处理速度快的特点.

面向人眼探测识别的视频优化方法研究

在人眼探测识别过程中,观察者总是希望从图像中获取尽量多的信息以用于探测识别。因此,国内外学者提出了很多图像增强和优化的算法来处理图像,使其更适宜人眼观察。虽然这些算法处理单幅图像时可以获得很好的效果,但在处理视频或序列图像时会遇到图像闪烁的问题。这主要是由于算法在处理前后几帧时,在同一区域的像素灰度值出现了很大的跳变。在之前图像优化算法研究的基础上,首先分析其用于视频优化时出现闪烁的原因,然后提出一种在保证图像信息能最大限度的为人眼感知的基础上,抑制视频闪烁的方法。

影像资料数字化修复系统的研究

结合胶片电影的特点,提出基于胶片电影的数字化修复系统框架。其中斑点检测算法通过引入纹理匹配方法达到了提高正确检测率与错误检测率比值的目的。对于亮度闪烁,本文提出基于运动补偿及阈值法的闪烁修正方法,提高了算法效率并降低了误检测率。对于垂直划痕,提出基于Canny理论和时空域特征的垂直划痕检测算法,实现准确地获取垂直划痕的长度、起始点位置与终点位置信息,提高了有限长度划痕的正确检测率。

一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法

拍摄场景存在运动对象时，视频相机的自动曝光功能可能引起视频序列背景亮度闪烁，针对此问题，提出一种视频序列中背景亮度闪烁消除新算法。该算法找出视频序列中的亮度参考帧，使用最小二乘法确定出当前帧和参考帧之间的背景亮度响应函数，使用亮度补偿的方法消除背景闪烁。实验结果表明，该算法可以有效地消除由于前景物体的运动而引起的背景亮度闪烁现象，用于编码传输时可以节省20％～30％的比特率。

某型视频摄录像系统图像闪烁故障的分析与解决

从视频摄录像系统组成和工作原理出发,在对图像闪烁故障进行原因排查与分析基础上,提出解决措施并对措施的有效性进行验证,最终使图像闪烁现象得以解决。

一种改进图像色貌模型的高动态范围视频色调映射新方法

针对当前色调映射(Tone Mapping)不能精确地显示出高动态范围(High Dynamic Range,HDR)视频内容,且易出现帧间闪烁现象的问题,本文提出了一种针对HDR视频到低动态范围(Low Dynamic Range,LDR)视频的色调映射新方法。首先,考虑HDR视频的内容复杂性和颜色多样性,改进了一种基于图像色貌模型(Image Color Appearance Model,i CAM)和分层模型的视频色调映射方法;然后,为了使色调映射后的视频能够保留HDR视频中更多的结构和细节,在分层后的基础层操作部分引入了亮度直方图自适应调整和对比度调整的概念;最后,考虑图像色调映射算法会造成视频连续帧之间发生整体亮度突变的问题,提出了亮度均值调整的方法用以改善视频帧间闪烁的现象。主客观实验测试结果表明,所提出的方法产生的LDR视频有更好的视觉质量,不但保持了良好的结构纹理信息,而且具有较好的色彩保真度,与HDR视频的感知一致性更好,较传统的图像色调映射方法能有效压制闪烁现象。

视频增强中亮度闪烁问题的研究及解决

针对时域连续多帧图像的暗光处理需求,基于Retinex理论提出一种视频光照增强算法。从Retinex算法非线性处理特性和人眼视觉特性着手,分析和研究了视频增强后亮度闪烁产生的原因,并引入表示观察者感受到的闪烁大小的量化指标;同时针对帧间闪烁问题,提出了一种改进算法的措施。实验结果表明,所提方法视觉效果提升显著,在增强单帧图像光照的同时,有效避免引入亮度闪烁。

多特征融合的视频火焰检测算法研究

基于视频的火焰检测算法为解决传统感烟感温火焰检测方法受环境制约的问题提供了一条新的路径。通常的视频火焰检测算法主要利用火焰的颜色、形状、频域特征等信息来进行检测,计算较为复杂,往往不能达到实时性。文中结合火焰的颜色、运动特性以及频闪特性,提出一种简单高效的视频火焰检测方法。首先使用ViBe算法提取出视频中的运动区域作为火焰候选区域,以降低计算量,再通过火焰的颜色模型筛选出疑似火焰区域,最后根据火焰的频闪特性建立一个简单的频闪模型,进一步滤除与火焰颜色相似的非火焰运动区域。通过实验证明,该文提出的算法能够检测出不同环境下火焰的发生,且执行效果较高。

改进Yolo-v3的视频图像火焰实时检测算法

为解决现有视频图像火焰检测方法精度低、速度慢的问题,提出了改进Yolo-v3的视频火焰实时检测算法。首先,在特征提取阶段,通过进一步融合多尺度特征提高网络对图像浅层信息的学习能力,以实现小火焰区域的精准识别;其次,在目标检测阶段,利用改进的K-means聚类算法优化多尺度先验框以适应火焰不同尺寸;最后,在改进Yolo-v3的视频火焰检测之后,利用火焰特有的闪烁特征对检测结果中的误检帧进行排除,进一步提高检测精度。从精度和速度两个方面对视频火焰进行检测,并与近年来先进的火焰检测算法对比,结果表明,该方法准确率均值可达到98.5%,误检率低至2.3%,平均检测速率为52帧/s,在精度和速度方面皆有更好的表现。