基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割

提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。

帧间连续结构稀疏表示的目标跟踪算法

目标跟踪技术在日常生活和生产中有着广泛的应用,但是设计一种具有鲁棒性、准确性和实时性的跟踪算法仍具有很大的难度。为了提高跟踪算法的性能,设计了一种帧间连续结构稀疏表示目标跟踪算法。该算法在粒子滤波框架下进行,采用结构稀疏表示的原理重构候选目标。首先采用目标和背景样本构建稀疏字典,以提高算法对目标和背景的区分能力。然后,构建含有帧间连续约束项的结构稀疏表示目标方程,该目标方程可以有效利用目标状态的连续性来确定目标状态。进而,根据重构残差设计了一种相似度描述方法,与传统方法相比,该方法对相似目标不敏感。最后,通过6组对比实验证明该算法具有较高的鲁棒性和准确性。

连续帧间差分与背景差分相融合的运动目标检测方法

为了克服背景差分法和帧间差分法的不足,有效提高运动目标检测的准确性、实时性和检测效率,提出了一种将连续帧间差分法与背景差分法相结合的运动目标检测方法.首先通过连续帧间差分法获得连续帧差图像,然后分别通过线性的自适应滤波、非线性的中值滤波获得背景图像进行差分,之后再利用阈值分割技术实现运动目标的增强,从而有效解决背景差分法和帧间差分法中都可能出现的无法检测目标的现象.实验表明,该算法可以有效避免漏检、误检等情况,提高运动目标检测的效率和准确性.

基于连续帧间差分和背景差分法在输液速度检测中的研究

为了方便快速实时的检测出医疗输液过程中的液滴速度,本文将基于连续帧间差分与背景差分的算法相融合运用到液滴速度检测中,该算法利用Matlab工具对输液视频提取出每帧的图像序列。对图像序列首先进行连续帧间差分,然后对差分图像进行滤波处理获取背景图像,之后连续帧差图像与背景图像进行差分,再利用阈值处理即可准确的检测出液滴的整个过程,通过分析液滴的整个过程,本文选取液滴滴落液面的过程作为液滴速度检测的依据,统计其运动像素点,取合适的阈值计算出液滴速度为34滴/分,与实际速度相符合。

基于频繁项集挖掘和连续帧间差分的脂肪酶时-空结构模式与耐热性的关系

酶的热稳定性问题一直是蛋白质工程领域关注的重点。本研究通过枯草芽孢杆菌脂肪酶的不同模拟温度下的分子动力学模拟轨迹,分析野生型脂肪酶(WTL)及其突变体(6B)残基间相互作用对热稳定性的影响。首先确定残基间的空间关系,采用空间聚类和FP-growth算法,识别出保持协同运动的β3-β8以及C端部分区域,即确定刚性区;接着运用连续帧间差分法确定波动较大的柔性区,发现其主要位于转角处。以300 K常温状态下识别出的刚性区和柔性区为基础,考察刚性区和柔性区在不同温度下相互作用的动态变化规律,发现WTL和6B的刚性区内的相互作用几乎不随温度发生变化,在高温400 K时,WTL柔性区的稳定氢键数急剧减少为7,6B柔性区的稳定氢键数随温度变化较为稳定。另外,6B的柔性区较WTL少了310螺旋,这是由于突变后的Ser15与突变后的Ser17形成强大的氢键作用,A15S和F17S突变改善了脂肪酶结构的柔性使其热稳定性增强。

基于连续帧间差分的抛弃式探头三维下沉运动处理方法研究

抛弃式探头由无人机装载,能够在较远目标区域和危险海域开展海洋水文环境剖面参数的测量。通过安装不同传感器,可以实现对温度、盐度的剖面测量,其深度的测量采用数学方法计算得到。针对双摄像机水箱实验获得的5个不同攻角实验结果,分析了常用的运动目标的检测方法,最终选择基于连续帧间差分法,确定探头的三维坐标位置,进而得到探头下沉运动的三维运动轨迹和速度曲线等信息。探头从水面释放后攻角在下沉过程中不断调整,改变运动姿态,同时伴随自身的旋转,抵消水平方向阻力作用,初始攻角产生的深度测量误差主要体现在加速过程,探头达到匀速运动后测量误差不变,在不考虑横流的情况下,探头最后以匀速垂直下落运动。

基于帧间差分自适应法的车辆抛洒物检测

高速公路抛洒物事件容易引发交通事故,造成不良影响。为了实现对高速公路抛洒物的检测,提出了帧间差分自适应法。该方法是基于连续帧间差分法和均值法背景减除的运动目标检测算法。首先,对图像进行包括灰度转换、图像降噪以及图像增强等预处理。然后,对连续的序列图像进行累计差分,对得到的差值图像进行求和运算并求平均,并对得到的图像通过选择合适的阈值T进行二值化;使用均值法进行背景建模,将当前帧与所得的背景模型进行差分运算并进行二值化处理。最后将用连续帧间差分法得到的二值图像与基于均值法的背景减除得到的二值图像进行逻辑"与"运算,并对逻辑运算后的结果进行数学形态学膨胀处理得到最终的运动目标检测结果。实验结果表明,该方法可在一定程度上克服传统的帧间差分法和均值背景减除法的缺点,更加完整准确地提取出前景运动目标。

基于局部峰值的红外弱小目标快速检测

针对红外图像的小目标检测问题,提出了一种基于局部尖峰特性的检测方法.首先分析红外小目标的局部灰度特性,提出了一种红外目标的峰值特性判据;然后依据目标的峰值特性判据和时域特性,设计了一种目标检测的快速算法,算法先基于子块预选出局部极大值点,把后续运算限于各极大值点处以减少运算量,再根据极大点值在各方向上的灰度下降判断其尖峰特性;最后利用帧间的连续性滤去噪音引起的伪目标.实验表明本文的算法具有很快的处理速度,且能有效滤去图像中的随机噪音.

MBE声码器的基音估计研究

主要对MBE声码器了研究,简单介绍了AMBE编解码算法的基本原理。MBE编码基于3个参数(基音周期、谱包络参数、以及每个频带的U/V判决信息)的提取,其中基音周期的估计准确性将直接影响到语音的合成质量;文中重点分析了基音估计部分;考虑到在实际应用中可能会出现的基音错锁问题,提出了一种改进的基音估计算法。改进算法不但可以省略基音平滑这一过程,简化了整个算法过程;而且改善了基音周期的帧间连续性,并提高了语音合成的自然度。

基于局部复杂度的环境遮挡

为了提高基于屏幕空间的环境遮挡算法（SSAO）的渲染速度,利用局部复杂度的帧间连续性,提出一种SSAO加速算法.首先为每个像素定义局部复杂度,其中局部复杂度相似的像素会有近似的环境遮挡（AO）值;在此基础上,利用帧间相关性,对于当前帧的像素p,若能在前几帧中找到与它有近似局部复杂度的某个像素,则可以直接复用前面帧的像素的AO值而无需重新计算;最后针对AO复用过程中产生的累积误差提出一种避免误差的方法.实验结果表明,在不影响效果的情况下,该算法可以将SSAO的渲染速度提高10%~40%.