国家高技术研究发展计划(2004AA13020)
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 相关作者：张飞舟贾静平柴艳妹李锌赵荣椿更多>>
- 相关机构：北京大学清华大学西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于方向小波变换和再生核滤波器的多描述图像编码
- 2009年
- 为解决目前多描述图像编码效率不高的问题,提出了一种新的多描述图像编码方法,该方法利用方向小波变换有效地去除了小波频域的冗余信息;同时提出一种新的图像插值方法,当解码端丢失一个描述时,利用所提出的方法可插值出丢失的描述.实验结果表明:所提出的算法在保持较高压缩率的前提下,具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上与传统的多描述图像编码相比可以得到更好的重建图像质量.
- 李锌张飞舟杜晓晖
- 关键词：图像编码插值小波变换
- 基于方向小波变换的分层多描述图像编码被引量：2
- 2008年
- 为了达到在不可靠网络中传输和自适应带宽的目标,提出了一种新的多描述图像编码。该方法采用不同的分层比例实现分层传输,将基本层传输给低带宽的客户端,而基本层和增强层传输给高带宽的客户端;采用多描述编码方法解决不稳定网络信道中传输的问题。在图像编码过程中,采用自适应的方向小波变换来消除图像相邻像素间的冗余信息以提高压缩效率。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上相对于传统的多描述图像编码可以得到更好的重建图像质量。
- 李锌张飞舟
- 关键词：多描述编码方向小波变换
- 基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法被引量：1
- 2008年
- 通过使用SVM(支持矢量机)分类器对像素分类进行目标检测,将输入图像转换成可靠的目标概率分布图,然后结合使用性能优良的信任域优化算法,在概率分布图上实现目标定位并确定其尺寸。分类器对像素分类的低错分率为信任域算法提供了更好的基础。通过和现有算法的比较以及在真实序列图像上的实验表明,该算法不但能够更准确地检测到目标,而且在跟踪精度方面有了显著提高。
- 贾静平张飞舟柴艳妹
- 关键词：支持矢量机尺度空间理论
- 特征自适应的精准目标跟踪算法被引量：1
- 2008年
- 提出了一种能够自动选择最优特征、精准描述目标尺寸连续变化的新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算由RGB分量线性组合而成的区分目标和背景的最优特征,将每一帧输入图像按照此最优特征转换成目标概率分布图,然后通过检测该图在尺度空间中微分滤波器输出的极值,来决定目标的尺度。最后采用QP_TR信任域算法在尺度空间里和图像平面内快速搜索概率分布图多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,实现了目标的定位,从而完成了跟踪任务。通过与现有算法进行比较,并结合大量真实序列图像进行实验验证,结果表明算法不但能够更准确地描述目标的大小,而且显著提高了跟踪算法的精度。
- 贾静平张飞舟柴艳妹赵荣椿
- 关键词：计算机图像处理视频跟踪
- 基于核密度估计尺度空间的目标跟踪算法被引量：8
- 2009年
- 为能够准确表示目标颜色分布、适应目标尺寸连续变化,提出了一种新的序列图像目标跟踪算法。该算法首先计算目标区域颜色概率分布的核密度估计函数,然后通过规整化每一帧输入图像像素在此函数上的取值生成目标概率分布图。最后通过检测多尺度规范化Laplacian滤波的极值,实现目标的定位和尺寸描述。与基于直方图的算法比较并结合大量真实序列图像上的实验验证表明,该算法更好地描述了目标颜色特征,提高了跟踪算法的精度。
- 贾静平张飞舟柴艳妹
- 关键词：图像跟踪
