序列图像的小波域运动估计和补偿技术研究

针对小波分解域的可变块多分辨率运动估计/补偿(MRME)算法存在运动矢量编码占用码率较高,使用全搜索进行运动估值耗费时间多等缺点,提出对序列图像中运动区域进行运动估计和补偿,在有效地降低了运动估值的复杂度的同时,进一步提高了运动矢量的编码效率,同时在相同码率下,使恢复图像的质量得到提高.     

引入随机模板的运动估计算法研究

运动估计是视频压缩的重要组成部分,运动估计算法的性能直接影响视频编码的效果。通过分析现有的块匹配运动估计算法,对其块间匹配过程以及模板选择过程进行了优化。进行块间匹配时选择较少的点代替全部的点,进行模板选择时引入随机化因子。实验结果表明,通过优化块匹配时计算点的数量可以有效减少算法的计算量。在模板选取过程中引入随机因子可以增强算法的适应性。     

运动背景补偿校正技术研究

图像预处理的首要任务就是图像传感器的运动估计与补偿问题,即图像背景校正问题。提出一种基于鲁棒回归的运动背景补偿技术,很好的解决了图像背景校正问题,提高了检测及跟踪算法的性能。试验结果表明,该方法满足了运动背景补偿的实时性要求。     

基于AIC-RBF的油气管柱挤压形变估计方法

油气管柱长期受到地层运动的影响会发生挤压变形,且挤压程度难以度量.利用脉冲涡流的油气管柱挤压形变估计反演算法,提出了一种基于AIC-RBF 的油气管柱挤压形变估计方法,该方法包括基于赤池信息量准则(Akaike Information Criterion,AIC)的油气管柱形变多项式拟合优化算法和基于径向基函数(Rad...     

一种基于无回溯搜索方法的块匹配运动估计算法

针对视频图像的运动估计问题,提出了一种无回溯搜索的快速块匹配算法.算法基于快速模式匹配KMP算法思想,将图像中的块匹配转化为一个一维的串模式匹配.利用子块的自匹配特性,计算子块中每一个像素的next值.当模式中第j个像素与主块中的像素"失配"时,从子块的next数组中找到第r个像素继续比较,不需要回溯到开始匹配的位置.对具有不同复杂运动的视频图像进行实验,结果表明:在搜索窗口大小为(-12,-12)×(12,12)的区域内,与六边形搜索算法相比,在运算速度相同的条件下,本算法可大幅度提高运动估计的精度.     

WCDMA信道分数维布朗估计方法

为克服接收机快速运动造成的深度衰落,将分形理论引入到多径衰落信道的研究中,利用WCDMA中信道复用的特点,提出适用WCDMA信道的分数维布朗估计方法.通过仿真结果可知,与传统信道估计算法比较,在接收机不同运动速度下,尤其在高速运动时,信道参数估计的精度有所改善,满足WCDMA支持高速运动的特点.     

弹性粒子群算法在运动估计中的应用研究

针对隔行扫描到逐行扫描转换中出现的运动图像锯齿现象和在去锯齿过程中计算量大的问题，对整个系统中运算量最大的运动估计部分进行算法改进。通过改进的弹性粒子群算法，得到全局最优点，减少迭代次数，降低计算量并提高计算精度。试验证明，改进的弹性粒子群算法对于运动剧烈图像的各方面的性能都有明显提高。     

改进的RL正则化图像复原算法研究

为克服图像传输和获取过程中受运动模糊、加性噪声等因素影响造成的图像降质,首先利用一种新的正则化方法有效估计了非参数运动模糊核,然后在贝叶斯框架下,基于图像像素空间和梯度空间的统计特性,结合自然图像的梯度约束,提出了图像复原的改进Richardson-Lucy（RL）正则化算法,同时把自然图像的结构特征作为复原模型的先验信息,有效抑制了复原图像中存在的振铃效应。试验结果表明,改进的RL正则化算法在模糊核的估计存在误差时,依然能够得到较好的图像复原效果。     

基于SUKF与SIFT特征的红外目标跟踪算法研究

针对复杂红外背景下单一跟踪算法难以准确定位运动目标的问题,提出了基于尺度无迹卡尔曼滤波(SUKF,scale unscented Kalman filter)与尺度不变特征变换(SIFT,scale invariant featuretransform)相结合的红外运动目标跟踪方法。首先,通过SUKF算法对状态空间进行滤波估计,确定运动目标的初步位置,并以此建立局部SIFT特征检测域。其次,SIFT算法在该局部检测域内对运动目标进行特征提取与匹配,最终实现对目标的准确定位;同时,利用定位结果更新并校正SUKF的状态模型。实验结果表明,本文提出的基于SUKF-SIFT的跟踪策略与相关算法相比,体现出较好的跟踪效果与实时性能。     

模糊图像点扩散函数参数的提取及应用

传统模糊图像复原(traditional blurred lmage restoration,TBIR)理论指明了点扩散函数(pointspread function,PSF)和运动模糊图像频谱特征之间的关系,在传统复原算法的基础上,运用一种提取PSF参数的改进算法,就是借助对模糊图像的傅氏频谱图进行Radon变换来估计PSF的参数。实验结果表明,该算法比以前的传统算法更为精确。     

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。     

基于姿态估计的动物行为识别研究进展

为分析姿态估计在动物行为识别和动物福利研究中的应用和发展潜力,本文以基于深度学习的姿态估计方法为突破口,从二维和三维空间的角度综述了动物姿态估计研究进展和方向,并介绍常见数据集与评价指标;然后整合基于姿态估计的动物行为识别相关研究成果,重点介绍关键点检测和行为分类的算法及其特征选取方式。姿态估计为动作识别和行为分析等研究提供了骨架信息和运动特征,成为动物行为识别和异常信息预警的非接触式监测方法。但由于受到训练数据集较少的限制,相对于人体姿态估计,动物姿态估计研究和发展速度相对较慢。因此,近年来利用跨域学习的方式来进一步提升其性能成为一种新兴手段。本综述为动物智能行为识别、动物福利研究以及智慧养殖等相关研究者扩展研究思路和研究方法。     

基于参数化和非参数化法的棉花生物量高光谱遥感估算

【目的】利用高光谱遥感数据快速、无损地估算棉花生物量,评估参数化与非参数化方法在棉花上的表现差异。【方法】本研究以4个棉花品种在2个年份(2004和2005年)的试验资料为基础,将2年数据分别进行建模和验证,采用参数化算法(植被指数法、连续小波变换)与非参数化算法(偏最小二乘回归、随机森林、人工神经网络、回归树、袋装树和增强树、支持向量机和高斯过程回归)分别构建吐絮前和吐絮后的生物量估算模型。【结果】近红外与红边波段仍然是棉花生物量遥感监测中最有效的波段区间。参数化方法运算简单,效率高,其中,CI_{red edge}证明是棉花生物量估算上表现最好的植被指数,具有较高的独立验证结果(吐絮前:RMSE=27.23 g·m^-2;吐絮后:RMSE=48.81 g·m^-2)。基于连续小波变换的方法缓解了植被指数的低估现象,尤其是吐絮后(吐絮前:RMSE=31.54 g·m^-2;吐絮后:RMSE=37.57 g·m^-2);在非参数化法中,随机森林是棉花生物量估算的最优算法(吐絮前:RMSE=2...     

运动模糊图像经典复原算法

根据运动模糊图像的特点,介绍了运动模糊图像退化模型.在该模型的基础上分析了模糊参数在已知和未知两种情况下模糊图像的PSF(point spread function点扩散函数)的确定方法,并对其进行实例验证说明.基于该退化模型和模糊参数确定方法详细地对现有的各非盲复原和盲复原算法进行了介绍与分析.为了更直观地观察各复原算法的复原效果,对各算法进行了仿真实验并比较了它们的优缺点和总结了其应用范围,指出了今后图像处理领域的发展方向,对现实的图像技术运用具有指导意义.     

系统动力学模型关键参数的遗传算法估计

基于遗传算法 (GA)的理论与方法 ,提出了系统动力学 (SD)模型关键参数估计的遗传算法 ,并阐述了该方法的原理 ,给出了具体估计工作的流程 .最后 ,构造了一个 2种种群相互竞争的 SD模型 ,在无任何辅助信息的条件下 ,对其关键参数——种群间的竞争力系数用 GA进行估计 ,并与定性理论分析结果相比较 ,验证了该方法的有效性和可行性     

Super-Resolution Reconstruction of Image Sequence Using Multiple Motion Estimation Fusion

Super-resolution reconstruction algorithm produces a high-resolution image from a low-resolution image sequence. The accuracy and the stability of the motion estimation (ME) are essential for the whole restoration. In this paper, a new super-resolution reconstruction algorithm is developed using a robust ME method, which fuses multiple estimated motion vectors within the sequence. The new algorithm has two major improvements compared with the previous research. First, instead of only two frames, the whole sequence is used to obtain a more accurate and stable estimation of the motion vector of each frame; second, the reliability of the ME is quantitatively measured and introduced into the cost function of the reconstruction algorithm. The algorithm is applied to both synthetic and real sequences, and the results are presented in the paper.     

Crop parameter estimation of Lady finger by using different neural network training algorithms

Now a days ANN has became an important tool in crop yield prediction and crop parameter estimation. But very few reported work is available to estimate the crop parameters by using suitable ANN Training algorithms. In the present study the crop parameters of interest are soil moisture, leaf area index and biomass were estimated using ground truth microwave scatterometer data and ANN. Two training algorithms Levenberg-Marquardt (TRAINLM) and Scaled conjugate gradient training algorithm (TRAINSCG) were used to estimate the crop parameters. The estimation of parameters with minimal error obtained with the test data confirms the usefulness of our work. Training algorithm TRAINLM shows better result in comparison to TRAINSCG. This work suggests that the ANN model with training function TRAINLM and transfer function PURELIN is a promising alternative to estimate the crop parameters. The main advantage of ANN approach as estimator is that it has the potential for world wide coverage.     

一种新的基于自组织神经网络的运动估计算法

提出了一种新的基于自组织网络的CFSSOM-VQ运动估计算法,新的帧间预测编码方案采用基于自组织特征映射算法(SOM)的矢量量化(VQ)作为帧间预测,以取代目前常用的运动补偿帧间预测(ME MC).并对SOM算法进行了改进,提出了一种分类频率敏感自组织特征映射(CFSSOM)算法.将该算法应用到会议电视视频编码的实验结果表明,与ME MC算法相比,CFSSOM-VQ算法具有更好的预测编码性能.     

不同算法红边位置监测小麦冠层氮素营养指标的比较

【目的】红边位置常被用于监测作物叶片氮素营养状况。本文旨在通过不同算法提取红边位置,分析并比较不同算法提取的红边位置对氮素营养监测模型的准确性和可靠性差异,确定监测小麦叶片氮素营养的最佳红边位置算法及定量模型。【方法】基于不同施氮水平、播种密度、品种类型和生育时期的小麦田间试验,系统分析不同算法的红边位置(一阶微分、倒高斯法、多项式拟合法、四点内插法、拉格朗日法、线性外推法)与冠层叶片氮素营养指标的定量关系,比较不同算法红边位置对氮素营养监测的准确性和可靠性。【结果】线性外推法为计算小麦红边位置的最佳算法,并建立了基于线性外推法的小麦冠层叶片氮素营养定量监测模型。【结论】研究结果为小麦冠层叶片氮素营养指标的可靠监测提供了有效途径。