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分布式压缩视频感知综述
A Survey on Distributed Compressed Video Sensing
 [PDF]

解晨,
Journal of Image and Signal Processing (JISP) , 2013, DOI: 10.12677/JISP.2013.21002
Abstract: 本分布式视频编码(Distributed video coding, DVC)是一种全新的视频编解码技术。与传统的联合编码、联合解码不同,分布式视频编码对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码,然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码,故分布式视频编码使得低复杂度编码成为可能,从而很好地解决了视频编码终端受限的情况。另一方面,压缩感知(Compressive Sensing, CS)为信号采样提供了新的方式,它基于信号的稀疏性、测量矩阵的随机性和非线性优化算法对信号的压缩测量重构,从而突破了传统Nyquist采样定理的限制。压缩感知理论应用于分布式视频编码,能够使编码端更加低复杂化、低消耗、简单化。本文主要综述了分布式视频编码相关理论、当前的经典方案,以及压缩感知理论和现阶段分布式压缩视频感知的发展现状、涉及到关键方法。最后分析了现存方案的一些问题和思路,并讨论了其未来可能的发展方向。
This electronic distributed video coding is a new paradigm for video compression. Compared to conventional video coding standards in which the video sequence is coded jointly and decoded jointly, distributed video coding sys-tem codes the video sequence separately for two or more sources that are independent identically distributed and de-codes jointly with the statistical correlation between different sources, then the coder becomes as simple as possible, so as to solve the problems of the limited video terminal. On the other hand, an emerging signal acquisition technology (Compressive Sensing, CS) provides a new way for the signal sampling, signal compression reconstruction based on the sparstiy of signal, random measurement matrix and nonlinear optimization algorithm. It broke through the limitations of traditional Nyquist sampling theorem, which has been applicable to directly capture compressed image data efficiently. Combination of distributed video coding and CS (Distributed Compressed Video Sensing, DCVS) results in more low-complexity and low-cost for video coding. This paper reviews the theory of distributed video coding, classic schemes involved, as well as theoretical knowledge of compressed sensing, and development status of distributed com-pressed video sensing at this stage. Finally we present some problems and the probably corresponding solutions, then discuss its possible applications in the future prospects.

 

基于搜索算法K-Means动作关键特征序列的行为识别方法
Action Recognition Based on Key Poses Sequences with Searching-Based K-Means Algorithm
 [PDF]

殷鑫, , 刘纯平
Journal of Image and Signal Processing (JISP) , 2015, DOI: 10.12677/JISP.2015.41001
Abstract:
行为识别是近年来计算机视觉领域的一个研究热点。本文在当今已有的行为识别算法的基础之上进行优化改进。通过基于代数理论的背景减法提取轮廓并进行姿势表达、通过聚类算法提取动作关键特征,并基于DTW动态时间规整算法完成动作识别。由于原始K-means算法中聚类结果对于初值的依赖性,我们引入基于搜索算法的K-means聚类算法,避免了初值对聚类结果的影响。通过在国际主要数据库上的实验,达到了较高的准确率和稳定度,并能够实现在线实时识别。
Vision-based human action recognition is currently one of the most active research fields. Action recognition is a cross-disciplinary field which contains theories of image processing, computer vi-sion and artificial intelligence. Firstly, we get contours and pose presentation through background subtraction algorithm based on algebra theory and then we get the key poses of action through improved searching-based K-means algorithm. Finally actions are recognized through dynamic time warping algorithm. Experimental results on the main datasets show suitability for online recognition and real-time scenarios.
基于改进的sobel算子最大嫡图像分割研究
章慧,
计算机科学 , 2011,
Abstract: 研究图像分割精度问题。针对传统的sobel算子图像分割容易造成图像分割不清晰、对比度不明显、分割精度低等问题缺陷,提出一种改进的sobel算子的二维最大墒数字图像分割方法。算法首先根据数字图像特征对图像进行初分割,然后应用sobel算子检测出数字图像真正的边缘,将通过sobel算法边缘检测获得的阂值应用到二维最大墒分割方法中。对数字图像目标和目标边缘分别使用不同的阂值进行分割,解决由于局部图像叠加而产生的分割不准确的问题。仿真实验表明,提出的算法对图像分割鲁棒性好,分割准确率高,是一种有效适用的算法。
具有图像内容保持特性的小波域可见水印
,杨善超
武汉大学学报(信息科学版) , 2006,
Abstract: ?根据图像的噪声掩蔽性设计了一种小波域可见水印算法,并根据水印图像的纹理特征对算法作了进一步改进。在此基础上,提出了具有内容保持的嵌入策略及改进算法。实验结果表明,该算法在保证水印具有较好可见性的同时,载体图像内容得到了保持。
快速3D-MSPIHT视频编码算法
刘春辉,,张书奎,刘纯平
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091042
Abstract: 多媒体传感器节点的处理能力、存储能力和通信能力相对较弱,给视频编码传输带来了极大的挑战。提出了一种改进的3维等级树集分割(3D-MSPIHT)的视频编码方法,将等级树集分割(SPIHT)算法予以改进并推广应用于3维视频编码中,该算法采用提升小波进行3维子带分解,通过改进的根和分割方法实现对系数重排序,保证更多重要的信息更早地编码于比特流中;同时采用无链表的编码结构,不需要进行复杂繁重的运动估计和补偿,实现了较少的内存和能量消耗,能够提供较好服务质量(QoS)。实验结果表明,此方案优于3D-SPIHT算法,低比特率情况下尤为突出;与H.264等编码方案相比,在图像质量基本相同的情况下,编码速度提高了11.5~11.8倍。
一种基于图的颜色纹理区域分割方法
孟庆涛,,刘纯平,王朝晖
中国图象图形学报 , 2009, DOI: 10.11834/jig.20091027
Abstract: 针对传统基于图论的图像分割方法在分割纹理图像或有突变边缘的图像时,分割效果不理想的问题,提出了一种新的基于图论的颜色-纹理区域分割方法,该方法采用分块的小波能量直方图与三阶颜色矩组成块特征向量生成图顶点的集合,同时根据块间距离进行加权,计算块间的相似度,作为图的边权值,再利用最小生成树的方法进行图像分割,方法有效地弥补了传统基于图论的分割方法中的两个问题。实验结果表明,该算法具有良好的分割准确性与鲁棒性。
一种快速全局运动估计算法
郭丽,,崔志明
中国图象图形学报 , 2007, DOI: 10.11834/jig.20071214
Abstract: 为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。
自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法
韩军,熊璋,孙文彦,
中国图象图形学报 , 2001, DOI: 10.11834/jig.200108159
Abstract: 随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面(VOP)来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。
多媒体同步中qos到qop的模糊映射
孙文彦?,熊璋?,
软件学报 , 2000,
Abstract: 针对多媒体实时传输的质量要求,提出了同步qop映射器的思想,即通过建立qos(qualityofservice)到qop(qualityofpresentation)的模糊映射,从感知的角度为分布式多媒体提供同步质量的度量工具.从分析ralfsteinmetz博士的感知实验出发,提出了构造同步qop映射器的算法.此算法以拟合感知困惑曲线为基础,通过提取模糊隶属度函数来实现qos到qop的模糊映射.在此基础上,给出了将此模糊qop映射器应用于实时媒体传输的同步时间模型的实例,实例以模糊qop映射器的模糊隶属度函数作为模糊控制机制的条件来控制同步语义的变迁,以实现媒体同步质量的调整.
基于改进粒子群算法的图像闭值分割方法
章慧,,严云洋?
计算机科学 , 2012,
Abstract: 针对图像提取问题,最优阂值选取是否合理对图像分割效果至关重要。在处理不同种类图像区域时,粒子群算法(pso)由于早熟现象难以准确计算最优分割阂值,因此导致图像分割准确率低。为了提高图像分割准确率且准确地提取出图像目标,提出一种基于混沌粒子群算法(cpso)的图像阂值分割方法。受益于混沌运行的通历性、对初始条件的敏感性等优点,cpso很好地解决了pso的粒子群过早聚集和陷入局部最优等难题,加快了全局搜索最优解的能力。采用具体图像对cpso算法图像分割性能进行仿真实验,结果表明,相比于其它图像分割算法,cpso不仅加快了运算速度,提高了图像分割效率,而且提高了图像分割准确率,非常适合于图像实时分割处理。
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