用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术 .对于数字视频镜头突变切换的检测 ,一般有模板匹配法、直方图法等基本算法 ,但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度 .为此 ,提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法 ,即二次差分法 ,和一种新的计算两帧图象帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果表明 ,二次差分法较之直接帧间差算法 ,明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度 ,像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度 ,而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度 ,它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下 。

像素点特征加权的尺度自适应跟踪算法

针对目标运动过程中的姿态变化、旋转、干扰以及缩放等情况,提出了结合像素点特征加权的尺度自适应跟踪算法。首先利用目标区域中每个像素点的颜色特征和位置特征,建立目标模型;其次用目标的平均权值图估算尺度变化系数,以实现目标尺度的自适应;最后构建一个更新模型,对跟踪过程中的目标模型和背景模型进行更新。实验表明,提出的算法充分利用目标区域内各像素点间的差异,可以做到快速、有效的跟踪,且具有较强的顽健性。

基于像素点变换法的苹果颜色分级系统研究

苹果的着色面积比是苹果颜色分级的一个重要依据。采用HSI颜色模型中的色度值作为苹果颜色分割的依据,通过设置合适的色度值提取出苹果的着色区域,再利用像素点变换法计算苹果的整个表面积和着色面积,得到苹果的着色比,最终判断苹果的等级。试验表明,该方法具有精度高、速度快的特点。

基于像素点分类和颜色分割的树型滤波立体匹配

针对树型滤波匹配算法只需颜色一个要素计算权重而引起的匹配错误,提出一种基于像素点分类和颜色分割的树型滤波局部立体匹配算法。首先,在计算初始匹配代价时,按照稳定度将像素点分类;其次根据参考图像的颜色信息将其建立为代价树,并在建树的过程中根据颜色分割约束获得颜色分割图像;利用颜色分割图像和像素点分类信息,改进代价树中各边的权值;最后执行树型滤波,并获得稠密的视差图,从而完成立体匹配。采用Middlebury数据集进行的实验结果表明,该算法相比传统的树型滤波算法,在各区域的精度上都有一定的提升。

基于像素点的机器视觉系统能力评价

为保证形似矩形或形似椭圆形的不规则形状产品图像数据的可靠性,提出了拍摄该类不规则产品的机器视觉系统的一般性能力评价方法。通过图像处理技术对获取的原始图像数据进行处理,获取产品所在的目标区域,以目标区域所在像素点的个数S及区域边界像素点个数C,作为判断该产品是否合格的质量特性,并分析影响产品质量特性的各影响因素,评价机器视觉系统的能力。通过案例分析表明,该方法能有效且准确评价机器视觉系统能力。

基于像素点回归的孪生网络目标跟踪算法

为了解决孪生网络目标跟踪算法中互相关操作引入过多的背景干扰容易导致跟踪漂移的问题,提出了一种包含高精度相似度匹配且基于像素点回归的孪生网络目标跟踪算法。通过对Transformer的改进,设计出一种高精度的相似度匹配模块用于取代互相关系列操作,用以减少目标的背景干扰,并提出一种基于像素点回归的边界框预测策略用于取代锚框机制,用以提升算法的泛化性能。通过在目标跟踪数据集上的测试结果表明,该算法有效地提升了在包含背景杂乱、遮挡等挑战的复杂场景下的跟踪效果,并且可以实现实时跟踪。

基于像素点检测的手指静脉特征提取算法的研究

近年来手指静脉特征技术已经成为了信息安全技术中的一种新的技术，该文在分析了静脉特征分析方法的基础上，对图像中属于静脉的区域进行横截面的深度和曲率的分析，然后通过设定的将这些区域进行区分，最后通过动态阈值法分割出手指静脉特征。仿真实验证明，该文的算法有效提取手指静脉特征，与其他算法相比具有较低的误码率和较高识别率。

用于镜头突变切换检测的像素点匹配法

研究了各种常用的帧间差算法在镜头突变切换检测中的特点和分析了现有帧间差法难以达到很高的检测精度的原因之后 ,从人的视觉对图像差异的判断方式出发 ,提出了一种新的更为有效的计算图像相似度或帧间差的算法 ,即像素点匹配法 ,实验结果证实该算法在有限地增加计算量的条件下 ,明显地提高了镜头突变切换的检测精度。

像素点的邻域分形近似及其分形编码

提出了一种新的图像块的分形近似方法，该方法借助于像素点的邻近点以达到对图像块的最小均方分形近似．这实际上是寻找仿射变换Ｔ，使图像块各像素点的邻近点压缩到自身时，均方差最小．量化后的仿射变换Ｔ构成了图像块的分形块编码．对每一图像块，仅仅解二阶线性方程组．用该分形块编码对图像编码。

基于光网络的运动图像轮廓像素点修复

为解决光通信网络下运动图像轮廓像素点损坏较为严重问题,研究光通信网络下运动图像轮廓像素点修复方法,基于光通信网络下运动图像的通信光路选取圆偏振光传输图像信息,利用减背景预处理、局部动态阈值分割两部分预处理光通信网络下运动图像提升图像质量,对预处理后图像建立动态轮廓线动力学方程,基于动力学方程采用动态轮廓线的迭代收敛算法提取图像轮廓像素点,采用FCMC算法自动鉴别光通信网络下运动图像轮廓像素点损坏区域,采用拓扑梯度方法检测损坏区域连续轮廓,确定最小修复路径后,以峰值信噪比为评估指标,通过图像修复反馈机制修复图像轮廓像素点,获取修复后重构图像。实验结果表明,该方法可有效修复光通信网络下运动图像轮廓像素点,修复效率高,修复后图像信噪比均高于40 d B,且具有较高的实时性。

基于像素点的碎片图像拼接技术

针对一页规则的既纵切又横切的中文文件碎片和一页规则的双面打印的英文文件碎片,分别提出了一种基于行列图像的碎片匹配算法和二维图像成片连接匹配算法。首先将碎片边缘像素点转化成灰度值,然后对各碎片的灰度值进行匹配度研究,且将匹配度作为碎片之间拼接的依据,最后使用相应的算法计算机按碎片拼接顺序输出碎片号。通过实验分析表明,该算法能够更快地获得碎片拼接结果,大大提高拼接复原效率。

基于多阈值与像素点追踪的轨道识别

为了保证有轨电车营运系统的安全性和可靠性,快速检测有轨电车轨道之间及其周边是否存在障碍物并迅速做出反应成为一个值得研究的课题,而轨道的识别是障碍物检测的前提。结合有轨电车轨道的实际特征,提出基于多阈值与像素点追踪的轨道识别算法,采用多阈值的方法进行轨道区域分割,利用像素点追踪的方法进行轨道特征点的提取,选择合适的曲线模型构建轨道方程,从而实现对有轨电车直道和弯道铁轨的有效识别。

基于邻近像素点和小波去噪的岩心图像修复

针对破损的岩心图像修复问题,提出了一种基于邻近像素点和小波去噪的岩心图像修复算法。计算待修复像素点的优先权来确定填充修复的顺序;利用待修复像素点周围的邻近信息和改进的加权函数进行像素点修复;对修复后的岩心图像进行小波去噪处理。算法将图像修复和小波去噪相结合,更好地实现了图像修复的目的。

基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型

针对现有方法难以快速从模糊图像中恢复高质量清晰图像的问题,提出了基于广度残差与像素点注意力的图像去模糊模型。该模型以编解码网络为基础,采用广度卷积与多阶残差方法,构建广度残差模块,提高了模型处理速度;同时,采用局部平均与矩阵叉乘,构建像素点注意力模块,增强了模型去模糊质量。在GOPRO数据集上进行的实验结果表明,在模型大小仅为22.24 MB情况下,结构相似度为0.9223,峰值信噪比为31.74 dB,平均运行时间为0.37 s。所提出方法与尺度循环网络方法相比,其峰值信噪比提高了4%,并且性能优于现有其他去模糊方法。

改进零视差像素点重组的图像数字水印算法

针对三维图像数字水印无法同时保证良好的视觉感受与抗攻击性能的问题,提出基于零视差点重组的三维图像数字水印算法。利用平面点-线模型描述三维图像,将色彩从红色、绿色、蓝色等分量转变为亮度、蓝色、红色等分量。根据视距、景深等参数,解得各像素点的视差值,基于零视差像素点及对应窗口归一化协方差,调整各像素点坐标,得到重组图像。将重组图像作为待嵌入水印的载体图像,结合轮廓波变换策略,取得能量最大的方向图像。通过分块处理,推导出轮廓波交换系数的交换判定条件,经轮廓波逆变换、拼接、融合等操作,完成数字水印嵌入。实验结果表明,所提算法嵌入的水印视觉感知程度较低,隐秘度与安全度较高,能保证水印在取得较好视觉效果的前提下,具备较强的攻击防御能力。

一种抖动与孤立像素点分离相结合的灰度级增强方法

为了使由等离子体显示器(PDP)反γ校正和有限灰度级显示方法引起的灰度损失得到改善,在分析灰度损失原因及有序抖动和随机抖动特点的基础上,提出了一种抖动与孤立像素点分离相结合的灰度级增强方法。该方法首先采用有序抖动和孤立像素点分离对γ校正后的图像进行灰度增强;然后把图像数据映射到有限灰度级,计算有限灰度级与需要显示的灰度级之间的误差;最后采用随机抖动和孤立像素点分离对有限灰度级图像进行灰度增强。实验结果表明,反γ校正和有限灰度级图像的灰度均得到了显著增强,低灰度级和中高灰度级过渡平滑,没有周期性抖动噪声,孤立像素点的亮度显著降低,图像显示效果明显优于仅采用随机抖动或有序抖动的图像。

基于像素点的面积计算在蜂窝麻面图像的应用

通过对桥梁病害检测系统以及桥梁蜂窝麻面病害的研究,提出了一种基于像素点的蜂窝麻面病害面积的快速求解方法。首先介绍了基于像素点的面积计算在各类研究中的实践与应用;其次基于像素点的面积计算方法,将其应用于蜂窝麻面图像,并结合系统采集的图片进行了实验;最后得出:通过此方法进行计算的蜂窝麻面病害区域像素数与实际取得的病害像素数相比,误差极小,接近无误差,且计算速度更快、更稳定;取得的病害区域像素数乘以像素当量即为病害区域的面积。可作为工程应用项目参考。

基于相似像素点的Harris角点检测改进算法

Harris角点检测需要计算图像中每一个像素点的角点响应函数值(CRF),这使得算法运行速度慢,不能满足实时性的要求。针对这个缺点,文章提出了一种改进算法。改进算法通过分析图像中每个像素点8邻域范围内相似像素点分布情况,剔除那些非角点的像素点,并选出潜在的角点像素点作为下一步Harris检测的候选点,从而大大提高了算法的运行效率。

基于量子点膜色转换的Micro LED全彩显示像素点仿真研究

从仿真角度出发,分析设计了基于量子点膜色转换方案像素点的整体结构模型,首先构建了蓝光Micro LED(micro light‑emitting diode,Micro LED)结构模型,研究了表面粗化和二维光栅两种提升Micro LED光提取效率(light extraction efficiency,LEE)的表面微结构;然后分别分析了有无该结构的蓝光Micro LED与侧壁挡光介质结合组成蓝色子像素点的LEE和光强分布随侧壁倾角变化的趋势;接着优化了量子点膜的模型参数,并分析了有无表面微结构的蓝光Micro LED对红绿子像素点光转换效率和光强分布的影响;最后对上述不同结构全彩像素点整体的色偏性能做了对比研究。仿真结果表明,具备表面粗化蓝光Micro LED和侧壁反射型挡光介质的像素点在0°~50°倾角下均可获得较大的正面LEE和低于0.02的色偏,相比其他结构更适合于量子点膜色转换方案。

一种SIFT像素点筛选预处理降维双向匹配方法

针对SIFT算法误匹配点多和匹配速度慢的问题,本文提出一种SIFT像素点筛选预处理降维双向匹配方法,在SIFT构造Do G空间前进行像素点筛选预处理,减少无用特征点产生;在特征描述符生成时进行降维处理,减少运算量;最后使用约束配准算法,实现SIFT双向匹配。实验结果表明,本文改进的方法显著地提高了匹配精度和效率。