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1.
多分辨率LK光流联合SURF的跟踪方法
厉丹, 鲍蓉, 孙金萍, 肖理庆, 党向盈
计算机应用 2017, 37 (
3
): 806-810. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.806
摘要
(
530
)
PDF
(1022KB)(
534
)
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针对交通监控中运动目标形变、雾霾天气、高速、光照不均、部分遮挡等复杂情况导致Lucas-Kanade(LK)算法跟踪不稳定问题,提出基于多分辨率LK光流算法联合快速鲁棒性特征(SURF)的跟踪算法。所提算法构建图像多分辨率小波金字塔,解决传统LK算法中同一像素点帧间大尺度运动易丢失问题;同时联合SURF尺度不变特征变换算法,提取特征点进行光流跟踪,并制定自适应模板实时更新策略;在减少光流计算量的同时增强运动目标抗复杂环境的能力。实验结果表明,新方法中特征点匹配准确快速,自适应性强,在交通复杂化境中跟踪稳定。
参考文献
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2.
GPU并行实现的基于多方向线状梯度调节预测器边缘检测算法
党向盈 鲍蓉 姜代红
计算机应用 2013, 33 (
07
): 2002-2004. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.2002
摘要
(
884
)
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(630KB)(
535
)
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针对无损压缩编码中梯度调节预测器(GAP)模板的方向固定、单一的问题,根据实际边缘具有线状变化增量相同的特征,提出多方向线状梯度调节预测器(MLGAP)模板。首先从图像中心向四周划分四个子图像,应用图形处理器(GPU)并行技术,在每个子图像中采用MLGAP模板计算预测值;然后利用错误反馈信息构建预测误差图像;再通过大津(OTSU)算法计算阈值;分类误差图像边缘;最后用Hilditch算法细化边缘。实验结果表明,图像边缘检测定位精确,噪声少,细节丰富,而且GPU并行技术加速了图像处理。
参考文献
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3.
基于多方向梯度边缘预测器快速边缘检测算法
党向盈 鲍蓉 姜代红
计算机应用 2013, 33 (
03
): 674-676. DOI:
10.3724/SP.J.1087.2013.00674
摘要
(
757
)
PDF
(572KB)(
500
)
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改进了无损压缩编码中的梯度自适应预测器(GAP)和梯度边缘检测(GED)预测器,并应用在图像边缘检测中,提出基于多方向梯度边缘预测器(MGEDP)的动态阈值控制的边缘检测算法。该方法主要步骤为:1)从图像中心划分四个区域; 2)采用并行技术多个方向应用MGEDP模板,分别预测错误值,利用错误反馈信息构建预测误差图像; 3)利用大津算法计算阈值,分类误差图像边缘; 4)细化边缘; 5)合成边缘图像。实验证明:应用并行技术降低了时间复杂度,以中心逐步向四周选择预测参考点避免了误差繁衍,最终得到清晰完整、细节丰富的边缘图像。
参考文献
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4.
基于边缘最大相关性的快速图像插值算法
党向盈 吴锡生 赵勇
计算机应用
摘要
(
1745
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(838KB)(
1169
)
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处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此,提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息,根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明,该算法降低了运算复杂度,有效地保持了边缘信息,得到了视觉质量较好的插值图像。
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