一种改进的基于惯导运动补偿的实时成像方法

合成孔径雷达(SAR)作为一种主动式的对地微波遥感技术,具有全天候、全天时和远距离的特点。通过发射大带宽信号,获得距离向的高分辨。通过平台相对静止场景的运动形成合成孔径,获得方位向的高分辨,SAR平台的运动是成像的基本条件。对于机载SAR,由于载机在大气中飞行时受到大气湍流等因素的影响,不可能保持理想的运动状态,必然会产生运动误差,运动误差会导致相位误差和包络移动,从而导致图像散焦等问题。如何对SAR进行运动补偿是实现成像的关键。基于惯导数据的运动补偿是实现高分辨成像的重要手段之一。根据惯导数据的特点,结合卡尔曼滤波原理和SAR成像的几何模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的惯导数据滤波和重采样方法。该方法可以有效剔除运动参数野值,精确地获得雷达平台的运动参数。文中所提出的运动补偿方法能和SAR成像算法很好的结合,实测数据的成像结果验证了该方法的准确性和有效性。

基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿

LTE-R作为下一代高速铁路无线通信系统,保持时间同步对于高速铁路行车安全至关重要。针对现有时间同步方法仅考虑随机噪声,而忽略LTE-R无线信道多径衰落、多普勒频移等对时钟同步过程的影响,导致主从时钟偏移估计不准确的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的高速铁路时间同步网时间补偿方法:建立LTE-R下主从时钟之间相位、频率偏移的状态转移方程;构建引入伯努利随机变量的时钟相位、频率偏移观测方程;利用改进的卡尔曼滤波算法得到最优时钟偏移估计值;使用本方法实现对LTE-R时间同步误差的补偿;通过实验仿真,得到LTE-R下信道多径衰落、多普勒频移、信噪比、列车车速等对高速铁路时间同步的影响,并实现对不同高铁运行场景下时间同步偏差的定量分析。结果表明:本方法能够有效消除LTE-R无线信道时钟偏差,与其他补偿方法相比,具有更好的稳定性和鲁棒性。

运动补偿时间滤波技术研究

基于运动补偿时间滤波的可伸缩视频编码因其能有效去除时间相关性,而成为视频标准组织目前研究的热点。描述和分析了运动补偿时间滤波技术及其发展状况,对运动补偿时间滤波的图像组大小的选择、小波提升更新技术的优化及自适应时域分解级数技术进行了研究和探讨;最后给出了运动补偿时间滤波技术的展望。

一种低复杂度运动补偿时间滤波新策略研究

针对传统运动补偿时间滤波(MCTF)结构存在着编码速度慢的缺点,提出了一种新的基于低复杂度的运动补偿时间滤波结构。此结构实现了对传统MCTF结构的优化,并精简了传统MCTF的计算步骤,同时给出了一种运动向量多重预测的方法,并通过连续帧间运动向量预测与运动向量多重预测门限值参数AE的选择,实现了对编码计算复杂度的控制。实验数据表明,此结构编码时间比传统MCTF结构缩短约12%。

一种分像素运动补偿插值滤波方法及高效VLSI实现

现代视频编码标准普遍采用变换与运动补偿预测混合型编码架构,该架构对运动补偿预测后的残差图像和运动矢量等信息进行变换编码,运动补偿预测的准确度对编码性能有显著影响.由于实际对象的运动精度是任意小的,允许运动矢量具有“分像素”精度,可以有效地提高运动补偿预测准确度,为了得到“分像素”位置的像素值,需要参考其周围相邻的像素值进行插值滤波.文中提出了一种低空间复杂度1/4像素插值方法两步四抽头插值法(Two Steps Four Taps Interpolation,TSFT),该方法与目前国际上最先进的视频编码标准H.264/AVC相比,可以降低11%的空间复杂度,计算复杂度和编码效率相当,已经被国内制定的编码标准AVS1.0采纳.另外,分像素插值是解码端主要的访存和计算瓶颈,文中给出了一个基于多级流水线结构的VLSI实现结构,可以降低访存带宽,同时提高插值器的运算速度,满足高清视频实时解码的需要.

结合运动补偿的球体双边滤波视频降噪算法

提出一种结合了运动补偿的球体双边滤波(motion compensated sphere bilateral filtering,MCSBF)视频图像降噪算法。在受噪视频图像中,首先利用视频序列中的当前帧和前后多帧图像,通过运动补偿得到当前帧的参考帧。在当前帧和参考帧构成的三维空间中,构建滤波窗为球体的双边滤波器,对当前帧像素进行三维双边滤波、实现降噪。算法能够充分利用视频图像中的空时相关性,在保持视频图像细节的同时、有效地去除噪声。实验结果表明,在提升受噪视频图像主观视觉质量和峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)等方面,算法优于空时联合滤波(spatial temporal joint filtering scheme,JNT)、空时转换滤波(spatial temporal varying filter,STVF)、多假设运动补偿滤波(multi-hypothesis motion compensated filter,MHMCF)等经典视频图像降噪算法。

一种基于中值滤波的运动补偿去隔行算法

提出了一种有效的基于中值滤波的运动补偿去隔行算法 .该算法首先使用新三步搜索( NTSS)的方法对图像序列中的运动部分进行估计 ,然后通过一种中值滤波的方法改善去隔行处理的效果 ,这不仅提高了图像的画质 ,而且能有效地防止因运动估计失效在运动补偿时的影响 .实验结果表明 。

模型预测滤波在机载SAR运动补偿POS系统中的应用

机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用位置姿态系统(POS)的定位精度直接影响SAR成像的效果。为进一步提高POS的导航精度,提出将模型预测滤波(MPF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的方法应用于POS中。该方法不需要假设模型误差为高斯过程,并能够在线实时估计并修正系统模型,有效解决了MPF算法与系统模型不完全兼容的问题。飞行试验结果表明,该方法的收敛速度和滤波精度均明显优于目前工程应用中的KF和EKF,特别是大大提高了POS的定位精度;同时该算法与线性滤波KF的计算量相当,更好地满足了工程应用对导航精度和实时性的要求。

运动补偿时域滤波残差图像的特性研究

视频压缩效率的提高很大程度上取决于用于传输残差图像的信息量的减少,而残差图像的特性对分析和讨论视频残差图像编码有重大的意义。对可伸缩视频编码中的运动补偿时域滤波残差图像特性从能量非平稳特性、时空相关特性和频率特性进行了研究,并给出了实验结果和分析。

提升小波运动补偿时域滤波可伸缩视频编码

为了改善传统可伸缩性视频编码方法效率不高的问题,将提升小波应用于运动补偿时域滤波中。利用5/3提升小波进行时域滤波,针对像素的连接类型不同采取不同的处理方式,并根据运动补偿效果自适应选取时域分解级数。实验结果表明,该算法不仅实现了码率良好的可伸缩性,而且与MPEG-4(Moving Pictures Expert Group-4)和3DWT(3 Dimensions Wavlet Transformation)方法相比,在相同码率的条件下,重建图像的信噪比提高了1～2 dB,从而有效地提高了编码效率。

运动补偿时域滤波中基于残差图像滤波的更新策略

现有的比较成熟的可伸缩编码框架是基于运动补偿时域滤波技术的。改进了运动补偿时域滤波中的更新操作,并引入去块滤波。更新操作过程中,要求更新块中的像素所对应的预测运动向量完全一致,否则不参与更新操作。更新操作前,对残差图像在边缘级和采样点级进行滤波控制。通过对高通信号的去块滤波,减少更新块中的伪边界成分,同时减轻块效应对后继预测操作的影响,改善编码效率。实验结果表明该方法能够改进图像的主观质量,提高低运动量的图像序列的编码性能。

子带内运动补偿时域滤波的优化

在用提升算法实现子带内运动补偿时域滤波时,为了提高运动模型的有效性,探索了利用多假设预测技术以改善运动补偿。提出了更新算子的优化设计,以提高低码率下视频编码的可扩展性,并取得改善的重建视频质量。实验结果显示,优化的子带内运动补偿时域滤波,在保证运动估计精度下,通过合理选择时间滤波器,结合改善的提升实现中的更新操作,提高了编码系统的编码效率和可扩展性能。

可扩展视频编码中运动补偿时域滤波的改进

在基于小波变换的可扩展视频编码方案中,研究运动补偿时域滤波的优化方法。将有效的多相位子带内运动估计纳入分层运动估计策略中,用提升算法实现子带内运动补偿时域滤波,融入多假设预测以优化运动补偿技术;为了提高低码率下视频编码的可扩展性,提出更新算子的优化设计。实验结果显示,在保证运动估计精度下,合理选择时间滤波器,结合改善的提升实现中的更新操作,提高了编码系统的编码效率和可扩展性能。

基于运动补偿时域滤波的视频编码算法研究

深入研究了自适应图像组结构算法,提出了一种改进方案,新方案增加了图像分组的选择范围,根据视频序列的时域变化特性,分别选择[2,2,2,2,2,2,2,2],[4,4,4,4],[8,8]和[16]四种分组模式。实验结果表明:与改进的自适应图像组结构算法相比,新方案的编码性能有所提高,而计算复杂度不变。

基于提升方案的运动补偿时域滤波技术

运动补偿时域滤波(Motion-compensated temporal filtering,MCTF)将若干连续的视频帧组成一个图像组(Group of pictures,GOP)进行时域小波分解,与图像组大小固定的结构相比,自适应图像组结构(Adaptive GOPstructure,AGS)提高了编码效率,但实现复杂度也大大增加.作者提出了一种改进的自适应图像组结构(Im-proved adaptive GOP structure,IAGS),利用帧间预测效果来判断视频序列的时域变化特性,时域变化快的序列采用小尺寸图像组,反之采用大尺寸图像组.结果表明,IAGS的编码性能与AGS基本一致,实现复杂度与固定图像组结构相当.

基于α-β滤波的频率步进导引头运动补偿算法研究

频率步进信号是速度敏感信号,运动补偿的好坏直接决定着频率步进导引头的性能,而做好相对运动速度估计是运动补偿的关键。文中提出了利用导引头自带惯导的速度信息进行粗补偿,使目标的一维距离像不存在展宽现象,再通过对距离测量数据进行α-β滤波的方法,获得相对运动速度的精确估计,进而进行精确的运动补偿,飞行试验证明了此种方法的有效性。

在5/3运动补偿时间提升中的运动相关编码

对基于5／3运动补偿时间提升的可伸缩视频编码中运动矢量编码及不相连像素处理进行了改进。为了提高低码率时5／3提升滤波的性能，提出了运动矢量的压缩表示方法，使得真正编码的运动矢量总数不超过每个原始帧一个。对于基于块匹配的运动补偿产生的不相连像素，根据三帧变换单元的像素的不同连接状态设计了不同的运动处理模式。实验结果表明，该文提出的方法其性能优于Haar提升滤波0．3～0．7dB，在中高码率时与H264／AVC也是可以比较的。

一种运动补偿时域滤波中的快速块匹配搜索算法

采用一种具有搜索初始点预测的自适应十字-准菱形搜索算法,对多个不同运动特征的典型视频序列进行运动估计以及补偿、时域滤波、重建,获得了较理想的效果。试验结果表明,该算法是一个准确而快速的块匹配搜索算法。

多目标跟踪用补偿-自适应卡尔曼滤波器设计

现有卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)多目标跟踪(Multi Object Tracking,MOT)方法难以应对相机运动、检测失真和非线性运动等问题。针对这些问题,引入自适应参量,包括运动相似度代价和检测置信度,用于动态调节KF的过程和观测协方差。此外,使用稀疏光流和随机采样一致性算法,估计前后帧的仿射变换矩阵,据此校正KF的预测值。综合以上两点,提出补偿-自适应卡尔曼滤波(Compensation-Adaptive Kalman Filter,C-AKF)。将其与BYTE框架结合,以实现在线的MOT。在MOT17数据集上的实验结果显示,所提方法能够实现68.9的高阶跟踪准确度和81.1的身份F-1分数,且关联速度满足实时要求。

一种运动补偿时域滤波的快速算法

改进了分层变尺寸块匹配运动预测时域滤波算法,将其逐点进行的分数像素寻址与滤波改为了按匹配块进行寻址与滤波,这样就将对每一个像素执行一次的操作简化为对不同大小的匹配块统一进行一次操作,大大节约了运算开销,实验结果表明新算法相比原算法运算速度提高了5倍左右。