智能视频监控技术综述
摘要：随着摄像头安装数量的日益增多,以及智慧城市和公共安全需求的日益增长,采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要,因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点.智能视频监控技术是一个跨领域的研究方向,它的研究内容丰富,应用领域广泛多样.文中对智能视频监控技术的发展历史、研究现状以及典型算法的现状给了比较全面的综述.首先从底层、中层、高层对智能视频监控技术进行分类,分别对目标检测、目标跟踪、分类识别以及行为分析算法进行归纳总结;然后对典型算法的优缺点进行分析,给出了典型算法在现有研究数据库上的性能对比,并对待解决问题和难点进行了总结;最后对智能视频监控技术在物联网背景下存在的挑战以及未来发展趋势进行了探讨.FPGA＋DSP异构视频处理系统中基于SRIO的数据高效传输方法
摘要：数据传输一直是影响嵌入式视频系统实时处理能力的关键环节.随着视频应用的多路化和高清化,混合多处理器结构已成为嵌入式视频处理系统的主要发展趋势,异构处理器之间数据的高效传输对系统性能的影响变得比以前更加突出.文中针对FPGA＋DSP异构视频处理系统中的数据传输问题,在分析处理器结构和视频数据格式特征的基础上,提出了一种基于高速串行接口SRIO（Serial Rapid I/O）的数据高效传输方法.该方法分别以FPGA、DSP作为系统的传输、处理核心,在FPGA处理器上采用视频三分量数据重组方法并使用包头信息较小的SRIO流写事务SWRITE（Streaming Write）,简化视频传输格式的同时提高了SRIO视频数据包的传输效率;在DSP处理器上通过预定义接收端数据存储单元和采用简洁的SRIO门铃事务（DOORBELL）应答机制,节约了DSP在传输过程中的时间开销.实验结果表明,文中设计的SRIO高效传输方法在占用较少的FPGA资源的条件下传输速度达理论值的81%以上.改进的自适应冲击滤波图像超分辨率插值算法
摘要：针对基于插值的图像超分辨算法造成图像边缘扩散和引入噪声的缺点,该文提出一种改进的自适应冲击滤波模型的图像超分辨率插值方法.根据插值后的初始高分辨率图像梯度自适应调整冲击滤波的权重,针对不同的图像边缘相应地减少图像的边缘扩散,同时利用前向扩散消除噪声.相对传统冲击滤波方法,避免了锯齿、块效应等人工痕迹,有效的保留了细节纹理特征.理论分析和实验结果表明,文中方法获得更好的超分辨率结果,主观效果得到明显改善,客观指标得到一定提高.一类新的正交矩-Franklin矩及其图像表达
摘要：该文定义了一类以Franklin函数为核的正交矩,称之为Franklin矩.Franklin函数是一类完备正交一次样条函数系.传统的Legendre矩、Zernike矩等多项式矩,由于涉及高次多项式的计算,往往会导致计算不稳定,特征空间维数扩展受到制约.Franklin函数是正交的,相应的矩函数可以使得图像分解后的信息具有独立性,没有信息的冗余.而且,Franklin函数仅由一次分段多项式组成,在计算过程中,避免了高次多项式的计算,兼具复杂度低、数值稳定的优点.通过对图像的重构实验表明,Franklin矩比传统正交多项式矩具有更好的特征表达能力.基于改进的图像局部区域相似度学习架构的图像特征匹配技术研究
摘要：该文在AdaBoost算法的基础上提出了一种图像局部区域相似度的学习架构,利用该架构训练图像局部特征来获得低维数、独特的特征描述子,以实现对图像局部区域高精度地匹配.所提学习架构通过学习图像局部区域相似性得到一组非线性弱学习器对图像局部特征进行描述;同时,在响应函数组合形式和弱学习器权重优化配置方面,针对浮点描述子和二值描述子分别提出了新的补丁相似性度量函数作为目标函数的核函数,提高了图像特征相似性匹配效果.该学习架构不会受限于任何预定义的图像特征信息采集模式,能产生基于灰度信息或方向梯度信息的特征描述子.实验结果表明采用这种学习架构获得的特征描述子,在所有对比描述子中图像局部匹配查准率是最好的.所提学习框架能有效地配置优化描述子弱学习器,能提高图像特征描述子对图像尺度和视角变化的鲁棒性.基于多重解析字典学习和观测矩阵优化的压缩感知
摘要：文中提出了一种基于子空间解析字典学习和观测矩阵优化的图像压缩感知算法.该算法根据图像的局部方向特征,将整个图像空间分成多个子空间,并且采用几何共轭梯度算法分别在各个子空间学习解析字典,以实现对不同子空间图像块的最优稀疏表示.在图像重构过程中,首先在所有的子空间对每个图像块分别进行估计,然后根据稀疏表示最小误差准则获得每个图像块的最优估计.为了进一步提高图像重构质量,文中通过对不同子空间的图像块进行线性判别分析获得优化观测矩阵.实验表明文中算法可以实现高质量的压缩感知图像重构.基于摄像机动态标定的交通能见度估计
摘要：为克服雾天能见度检测仪价格昂贵、检测范围小等缺点,该文结合雾天光线传输模型与摄像机几何光学模型提出一种交通能见度估计算法.该算法通过动态标定交通摄像机内外参数来计算路面区域内点到摄像机的距离,利用场景透射率得到大气消光系数并估计交通能见度.首先,算法基于活动图提取感兴趣区域,再根据区域内平均像素拟合曲线是否满足刃边函数对雾天进行识别;其次,通过暗原色先验原理估计交通场景中每一个点的透射率,并且选取道路上4组透射率差值最大的点对摄像机内部参数标定;然后,提取消失点及车道边缘线完成摄像机外部参数动态标定;最后,通过路面上点到摄像机的距离以及相应的场景透射率估计交通场景的能见度.该文将雾天多个交通场景下能见度值计算结果与人工观测、物理仪器测量等方法进行了比较,结果证明了该文方法的有效性与实时性.基于FREAK和P3CA的鲁棒目标跟踪
摘要：在粒子滤波框架下,提出了基于快速视网膜特征点（Fast Retina Keypoint,FREAK）和主成分-典型相关分析（Principal Component-Canonical Correlation Analysis,P3CA）的目标跟踪算法.该文提出的基于FREAK的多模态运动模型提高了目标位置预测准确性,缩小了目标搜索空间.基于P3CA的外观模型利用图像子区域间的典型相关性衡量候选目标的优劣,解决了基于全局信息外观模型对遮挡敏感的问题;利用主成分分析在数据降维方面的优势,解决了典型相关分析用于跟踪存在的小样本问题,降低了计算开销.同时,P3CA在线更新算法使跟踪器可以更好地应对跟踪过程中目标外观变化.通过在多个具有挑战性的视频上与多种优秀算法对比实验表明,该文的方法可以很好地应对光照变化、遮挡、旋转以及复杂背景等问题.一种带有“遮罩”的ASIFT特征提取算法
摘要：指出提高ASIFT算法效率的一种新途径：利用＂遮罩＂屏蔽源自视角模拟的无效像素区域,从而使较为耗时的区域运算仅作用于有效像素区域,以达到提高运算效率的目的.首先,分析无效像素区域产生根源,并定量分析此类区域在各区域运算环节占有的比例,指出增加＂遮罩＂的必要性,特别指出被处理图像的宽高比越大,则经＂遮罩＂处理后所获得的加速比越高;随后,给出带有＂遮罩＂的ASIFT算法结构;然后,给出＂遮罩＂的一种低存储空间、高访问效率的数据结构,并给出离线获取＂遮罩＂的一种解析方法;最后,通过实验证实使用＂遮罩＂能有效提高ASIFT算法中区域运算部分的效率,从而在一定程度上也提高了算法整体的运算效率,但效率提升幅度受到理想区域加速比限制.基于特征点Rényi互信息的医学图像配准
摘要：针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.医学图像分割及其发展现状
摘要：医学图像分割是各种医学图像应用的基础,当前的临床辅助诊断、图像引导的外科手术和放射治疗中,医学图像分割技术显示出越来越重要的临床价值.由于医学图像种类繁多,常规影像包括磁共振（MR）成像、计算机断层（CT）成像、正电子发射计算机断层显像（PET）、超声（US）成像等,其中MR成像还可以产生多种不同时间参数序列的图像模态.为此,医学图像分割技术已成为面向不同的影像模态、临床目标、特定解剖学部位的一种独特的应用科学体系.结合现有的国内外研究成果,该文详细地介绍和系统地对比了图像分割方法并进行了分类,最后还对6个国际知名医学成像期刊和会议进行了统计分析,阐述了医学图像分割技术的研究趋势.基于体数据空间相似性的传输函数优化设计方法
摘要：传输函数设计是体数据可视化流程的重要环节,高效的传输函数设计方法是提升体数据可视化效率的关键.在传统传输函数设计的基础上,该文以提升体数据特征可视化及分析效率为目标,提出一种基于体数据空间相似性的传输函数优化设计方法.在特征空间分析过程中,结合体数据空间位置信息,定义特征空间相似性度量标准,对一维传输函数特征空间进行自适应划分;在光学参数映射过程中,定义能量方程描述感兴趣特征的可见性分布与目标可见性分布的差异,近似求解能量方程的梯度,加速光学参数向量的迭代优化,以高效地实现光学参数优化设计.相比于传统的传输函数设计方法,该方法有效耦合特征空间分析及光学参数映射过程,可以帮助用户快速地实现体数据中感兴趣特征的分析与可视化.大量的实验结果、效率对比及用户体验反馈信息进一步验证了该文算法的有效性与实用性.耦合几何特征的高精度流体动画建模方法
摘要：动漫制作中涉及到大量的流体动画特效,视觉逼真性是它们的基本追求.然而,传统的物理模型计算代价高、效率低且流体细节易丢失.针对这些问题,文中提出一种耦合几何特征的高精度流体动画生成方法,通过利用不同流体细节（如水面和水花）之间的相关性提高计算效率和计算精度.该方法首先建立几何模型,对流体表面易于产生流体细节的区域即细节敏感区域进行定位、量化和跟踪.然后将几何模型与高精度流体动画物理模型相耦合,通过将几何模型中的定位量化函数映射为粒子密度函数,以此调整物理模型中的粒子集,从而更有效地产生高精度的流体水面和水花等细节效果.实验结果表明,文中方法能够提高流体动画计算的效率和精度,高效地生成更具有视觉真实感的流体动画.基于实例数据分析的多精度网格布料动画
摘要：在布料动画领域,细节变形褶皱的快速逼真模拟是一个具有挑战性的问题.多精度网格布料动画技术,在不同变形区域采用不同密度的网格,由此保证布料运动的丰富细节和更高的动画合成效率.已有的研究工作,主要针对多精度网格布料动画的可计算问题,即在动画过程中动态获取顶点或面片曲率,依据手工设定的阈值进行动态迭代精化,而对于有效性问题,即如何预测布料运动趋势并据此合理修改网格精度,未深入研究.针对该问题,在对布料运动过程中弯曲变形特征进行分析的基础上,提出一种基于实例数据分析的多精度网格布料动画方法.首先,选取一段持续的高精度布料动画作为实例数据,分析并提取弯曲变形模式;其次,以弯曲变形模式作为启发信息,结合有效的精化策略以及精化原则,对相应低精度布料模型进行逐层精化,从而构建多精度网格布料几何模型;最后,建立多精度网格各层质点的受力关系,并通过增加边界约束和质量约束,构建可适用于多精度网格的布料动画模型.实验结果显示,文中预构建的多精度网格模型可用于同类相似运动驱动下的布料动画计算,能够在保持较多细节变形的前提下,有效提高计算效率.