C++AMP视角下的计算机图像视频处理研究

随着计算机并行计算技术的不断更新与发展,数据处理规模也随之扩大,这直接提高了人们对相关工作者并行计算水平与能力的要求。在计算机图像视频处理中,各阶段都需要进行大量计算,而C++AMP并行计算,能够在很大程度上提升计算机处理效率与水平。而且获得清晰的图像边缘对于信息获取而言十分关键。因此,人们针对视频监控图像模拟无法有效识别的状况,制定了C++AMP视角下的图像边缘信息处理方式。据此,本文主要对C++AMP视角下的计算机图像视频处理进行深入探究。

浅谈图像视频处理技术

图像视频处理是根据图像处理算法对图像视频进行相应的处理。目前图像视频处理技术已经在我们的生活中应用得十分广泛,其主要包括智能分析处理技术、视频透雾增透技术、数字图像宽度动态的算法以及超分辨率重建技术。该文将通过对图像视频处理技术的了解,分析其在生活中的应用,进一步了解在新时代图像视频处理技术有何新突破,旨在为相关人员提供一定的借鉴。

以图像视频为中心的跨媒体分析与推理

如何跨越从跨媒体数据到跨媒体知识所面临的“异构鸿沟”和“语义鸿沟”,对体量巨大的跨媒体数据进行有效管理与利用,是发展新一代人工智能亟待突破的瓶颈问题。针对以图像视频为代表的海量网络跨媒体内容,借鉴人类感知与认知机理,本文对跨媒体内容统一表征与符号化表征、跨媒体深度关联理解、类人跨媒体智能推理等关键技术开展研究。基于上述关键技术,着力于解决发展新一代人工智能的知识匮乏共性难题,开展大规模跨媒体知识图谱的构建及人机协同标注技术研究,为跨媒体感知进阶到认知提供关键支撑,进一步为跨媒体理解、检索、内容转换生成等跨媒体内容管理与服务热点应用领域提供了可行思路。

全景图像视频的场景分析与内容处理方法综述

近年来,随着全景内容获取和交互的软硬件技术的快速发展,全景图像视频的数量激增,如何对全景内容进行高质量地分析和处理越来越成为虚拟现实领域的研究热点。当前,全景内容分析和处理在理论和应用方面面临着巨大挑战,关于该领域的关键问题在已有文献中未见系统全面地总结和研究。为了更好地促进该领域的研究和应用推广,针对全景图像视频的场景分析与内容处理近期的主要工作进行综述。在全景场景分析方面,分析了全景图像视频的深度学习网络、深度恢复、重要性检测、目标检测的研究工作;在全景内容处理方面,分析了全景图像视频的交互式浏览、去抖和校正、内容编辑的研究工作。最后,对综述进行了总结,并展望了未来在立体视图下全景图像视频的场景分析与内容处理方面的研究趋势。

图像视频教学法在高职体育课堂教学中的应用研究

随着科学技术的发展,科技对于竞技体育的促进作用已十分显著,在推动新世纪体育事业的发展,科技充分发挥了支撑作用。科学的训练方法和手段能使运动员更快提高运动成绩,在竞技体育发展到如此之高水平的情况下,进一步提高运动成绩越来越依赖先进的科学技术。我们知道在运动员的训练过程中,不论从技术动作分析、运动员状态回顾、训练全过程把控等都离不开科学技术,尤其是电子信息技术和设备,图像视频训练已经在竞技体育中慢慢显露出它特有的魅力。例如最便捷的手机APP软件'教练之眼'Coach’s Eye,手机的慢动作拍摄功能,DV录像,相机连拍,慢动作拍摄等手段都能促使竞技体育训练取得良好效果,那么在体育教学中也同样可以更快达到教学目的。

智慧农业墒情站图像视频采集系统的研究应用

随着现代化农业的发展,通过对影响农作物生长的相关因子进行采集分析,如对土壤温湿度、酸碱度、CO2气体等,从而对农作物的生长条件进行控制。但是当今精准农业发展趋势迅速,在农业生产种植过程中,要关注农业种植作物与本地的环境气候,农作物土壤,以及土壤间肥力之间的相互关系;通过它们之间的关系网络,对其进行多元化、多层次处理,从而实现农业种植场所中生长环境的调节及作物施肥管理。但是对于农作物管理者而言,仅仅是数据化的互联信息管理并不能完全满足作物的生长条件,通过建立图像视频管理中心,为农作物之间的关联提供了更直白的展现方式。因此设计了一款架构在农业墒情站上的图像视频采集系统。该系统是以STM32F103ZET6作为数据接收处理单元模块,并通过STM32驱动OV7670图像传感器模块的摄像头模块进行图像视频信息采集,将采集到的农业种植现场的图像视频信息,近距离经由RS232/485传输,远距离由无线网络传输到PC端上位机显示。

面向图像视频取证的机器学习综述

近年来,随着机器学习技术,特别是深度学习技术的飞速发展,使得一般人也能够生成非常逼真的高质量造假图像和视频。这给社会和个人带来了极大的风险,也引起了世界各国相关部门以及学术界的高度重视。针对图像和视频的篡改技术和取证技术是相互对抗相互促进的矛盾双方。机器学习技术的飞速发展,同样地也触发了图像/视频取证技术的跨越式演化。本文对近年来,特别是过去三年面向图像/视频取证的机器学习技术的飞速发展现状进行了综述,展示了基于传统人工构造特征以及端到端的图像视频取证机器学习方法,并探讨了不同检测技术的优缺点,重点对Deepfake换脸视频的取证技术以及基于深度学习的取证与反取证的对抗进行了介绍。对现有的科研工作进行了科学的归类。最后对其未来的发展趋势进行了展望,旨在为后续学者的研究进一步推动图像/视频取证的机器学习技术提供指导。

压缩域DCT系数对图像视频检索影响的研究

通过对图像在原始数据域和压缩数据域上的表现差异性进行统计分析,进一步研究了基于DCT变换的图像视频压缩域部分解码DCT信息,并运用于MPEG4的编解码的程序实现。随后提出了一种提高压缩域图像视频检索效率的方法,进而针对IntelX86处理器平台改进了DC+2AC的快速算法。

图像视频编码

随着信息网络化的不断发展,以多媒体和网络为基础的编码技术已经深入到我们的日常生活中。图像视频编码技术朝着网络化、数字化不断发展。多媒体包括文字、声音、图像、图形等,具有信息量大、表达能力强等特点,因此它代替单一的信息模式已经成为不可阻挡的趋势。但是视频信息具有信息量过大,数字图像处理中的确定性和不确定性等问题。所以解决这一问题就显得非常必要,本文就图像视频编码技术进行探讨。

城市图像视频监控的科学化布点

随着计算机网络信息化的不断发展,我国的视频监控技术得到了有效地提升,在人们的生产与生活中得到了广泛地应用。近年来,城市的公共安全逐渐成为人们普遍关注的话题,这对城市图像视频监控提出了更高的要求,因此,必须对城市的图像视频监控系统进行科学化布点,促进视频监控职能的发挥。本文将着重对我国城市图像视频监控的科学化布点进行深入研究,为城市视频监控系统的建设提供一个参考与借鉴。

基于C++AMP的计算机图像视频处理

随着计算机并行计算技术的快速发展,需要处理的数据量越来越大,提升并行计算的能力成为亟待解决的一个问题。在计算机图像处理的过程中,每一个环节可能都需要大量的计算,提出的C++AMP并行运算可以很好地提高计算机的处理效率。例如在视频监控内容处理时,为了获取到更加清楚的图像信息,通常会将图像放大,然而当图像放大后经常会看到边缘信息不清晰,图像异常模糊。能够获取一个清晰的图像边缘,对于信息的获取就非常重要了。对于视频监控图像模糊难以辨别的情况,提出了基于C++AMP的改进Canny算子的图像边缘信息处理方法。首先介绍了C++AMP的概念,以及现行的Canny算子处理方法,针对现行的Canny算子进行优化,并且对C++AMP并行化实现改进的Canny算子进行研究。然后采用改进梯度幅值的方法对Canny算子进行优化,通过对串行处理和改进Canny算子的并行化处理对比,可以看出并行运算的优势,图像越大,优势越明显,图像越清晰,边缘更多、更加明显,运算的时间也更快。

基于生成对抗网络的图像视频编码综述

图像视频编码是多媒体信号处理中重点研究的问题之一,旨在高效、紧凑地表达数据,同时最大程度降低编码失真,节省传输与存储成本。经典的图像视频编码技术自上世纪七十年代起形成基于块的“预测-变换-熵编码”的混合编码框架,每一步均需要人工设计算法分别进行优化,实现像素级别的保真,然而其在低码率下由于量化丢失掉大量高频信息,会产生模糊、块效应等令人无法接受的压缩失真。近年来,基于生成对抗网络的图像视频编码的研究取得了较大的进展。相比经典方法,生成对抗网络在低码率下能够较好地弥补高频纹理细节。本文系统地梳理了基于生成对抗网络的图像视频编码的技术和进展,分别从基于全神经网络的端到端编码、生成对抗网络、基于生成对抗网络的图像视频编码三个方面进行了综述介绍,同时对基于生成对抗网络的图像视频编码的未来发展趋势进行了分析与展望。

大数据时代基于中文标记的图像视频综合检索方法研究

随着各类物联网、云计算等示范工程的试点应用,人类步入了大数据时代。图像、视频等多媒体综合应用是大数据时代的基本特征之一,文章综合研究了基于OCR、基于图像特征和基于标记的图像视频检索技术,提出了一种基于中文标记的数据中心视频图像资源综合检索方法,以期为提高数据中心多媒体数据的可用性提供借鉴。

电力巡检图像视频编码研究

大数据背景下,每天需要处理海量的图像数据,这导致图像信息的存储面临巨大挑战。大量学者就图像视频编码技术进行相关研究。文章梳理这些编码算法,同时提出在电力巡检这一特殊背景下,传统的图像视频编码方式没有考虑故障监测端可能是故障识别算法,而不再是人眼视觉的局限性。

基于低秩高阶张量逼近的图像视频恢复

图像视频恢复是计算机视觉中一项基本但关键的任务,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的方法存在着不可避免的缺点:有些需要预定义秩,有些则无法处理高阶数据。为了克服这些缺点,本文利用图像视频数据通常具有的低秩性,采用低秩高阶张量逼近方法实现在混合噪音的环境下的彩色视频恢复。首先,本文建立了一个高阶张量代数框架。基于该框架,通过设计近端算子,提出了一种新的低秩高阶张量逼近(LRHA)方法,旨在从被高度污染的阶张量数据中恢复出潜在的低秩部分,从而完成图像视频恢复任务。设计了相应的算法,并且针对多项图像视频恢复任务的实验结果表明,LRHA方法在处理相应问题方面具有优越性。

Sensoray静态图像视频服务器

Sensoray公司推出了静态图像视频服务器，它由叠放的PC／104+板卡构成，可以从复合源(如雷达、超声源和摄像机)中捕获单帧图像。帧捕获功能可通过软件指令来触发，或由外部开关控制触发。所储存的图像在经过该产品的Ethemet端口下载前可被压缩，并储存在内部存储器中。它的JPEG压缩功能可以有效地利用内部存储功能，并加速所存储图像的下载。

图像视频监控系统在石榴潭水库的应用

图像视频监控系统在石榴潭水库的应用,可辅助水库管理处安全生产,降低生产管理成本,提高工作效率,并可纳入电厂SIS、MIS信息管理平台,成为集中管理必不可少的一部分。

前景广阔的图像视频技术

图像是人类交流信息的理想媒体,一幅图可抵上千言万语。像电影、电视、摄录相机等已广泛深入到娱乐、教育、军事服务等诸多事务领域。但它们都有很大的局限性,只能是单方面的交流,不能进行双向选择。 电影电视到目前为止一直是以无线传播为主,因为像电影、电视这样的彩色动态画面信息含量很大,若在线路上传输要占几十路的音频信号话务量,这在经济上是极不合算的。技术上也存在一定的难点。以目前各地区的有线电视网来讲,由于受经济,技术的限制。

基于图像视频序列分析的乒乓球机器人击球轨迹预测方法

为提高对乒乓球机器人击球轨迹的分析能力,提出并设计一种基于图像视频序列分析的乒乓球机器人击球轨迹预测方法。先对乒乓球机器人击球轨迹的图像视频序列进行采集,然后依据采集的图像视频序列进行乒乓球机器人击球轨迹动态点跟踪融合,得到其击球轨迹,最后构建乒乓球机器人击球轨迹的帧采样序列重构模型,通过空间视觉信息增强的方法,进行图像视频序列的结构参数检测,使用梯度下降法进行区域像素点检测,根据像素跟踪结果实现对机器人击球轨迹的预测。测试表明,采用该方法进行乒乓球机器人击球轨迹预测的精度为98.7%,预测耗时低于11.3 ms,优于对比方法,提高了对击球轨迹的动态预判能力。

边缘异常识别下视频图像篡改细节检测

视频图像不同栅格位置或不同压缩区域被合成为篡改图像时会出现特征块效应的差异,改变原视频的关键信息。为了准确识别图像中被篡改的像素点,提出基于边缘异常识别的视频图像篡改检测方法。通过离散余弦变换,将能量全部集中到图像的低频系数内,描述出视频的边缘等细节。利用能量比与频域熵间关系得出图像中能量的可疑度,结合预测掩膜概率图划分出发生篡改的位置区域。利用Sobel边缘检测边缘点,量化边缘点特征判断出边缘是否异常,当出现异常对其跟踪直至目标消失,检测出视频图像中的篡改位置区域。实验结果表明,所提方法能够精准检测出视频图像被篡改位置,且耗时低于1ms,应用优势显著。