基于语义分割和像素非线性核的视频去模糊

由于相机抖动、物体运动和深度变化等因素将不可避免地造成视频模糊,论文利用每个模糊帧中的语义分割来理解场景内容,并使用不同的图像区域运动模型来实现光流估计。分析了运动模糊轨迹与光流之间的关系,并提出了一种基于像素模糊非线性核(PWNLK)模型来解释运动模糊,所提出的模糊模型基于非线性光流来更有效地描述复杂的运动模糊。对模糊视频进行了大量的实验表明,所提出的算法相对于其他方法具有更好的性能。

水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用

本文主要讨论的是水平方向的匀速直线运动模糊图像的模糊像素判断算法,主要将图像在水平方向上进行一阶微分,将微分自相关图像各列实施求和,得到一条共轭相关峰的鉴别曲线,由此可以得出运动模糊像素的个数。将此算法应用于水平运动模糊车牌识别中,识别效果良好。

模糊超像素分割算法的无人机影像烟株精细提取

实现烟草单株自动化提取对加快烟草农业信息化有着重要意义,但目前烟株精细的提取还存在较大困难。因此,提出了一种基于模糊超像素分割(fuzzy-superpixels,FS)算法的无人机烟株提取方法。首先通过绿地提取方法得到无人机影像中的植被覆盖区域;然后利用FS算法对影像进行超像素分割,并统计超像素的均值、亮度、形状指数、长宽比、自定义植被指数等特征;最后通过计算超像素的特征阈值,对烟株数目进行精细提取和统计。选取3景无人机影像作为实验数据,实验结果表明,该方法提取烟株的总体精度分别为84.28%,89.05%和82.97%。该方法可实现对烟株的自动化提取,为后期计算烟草产量提供有效参考。

对动态模糊及低像素视频的人像面貌处理

模糊图像现阶段处理应用在刑事影像技术中具有重要性和广泛性。作为模拟画像技术人员,我们对工作中常见的动态模糊和低像素模糊及其他模糊图像的人像处理方法进行分析总结,探索这门人像面貌处理工作遇到的新的功课。