导读:本文包含了运动估计与补偿论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:小波,冗余,多核,矢量,递归,里程计,全局。
运动估计与补偿论文文献综述
王朋月[1]（2018）在《基于全局运动估计补偿的目标检测算法研究》一文中研究指出运动目标检测是计算机视觉(Computer Vision,CV)领域中一个重要的研究课题,是视频序列中进行目标跟踪、识别、行为分析等后续处理的基础。目标检测技术在军事战争、智能车辆、视频监控、工业以及生物医学等方面有着广泛的用途。本文主要针对动态背景下的运动目标检测算法展开研究,并对现有全局运动估计补偿算法进行了改进和创新。主要研究内容和取得成果如下:(1)本文通过对常用的几种特征匹配算法进行实验分析,最终选取鲁棒性较强的SURF算法提取帧间运动矢量,并用于估计摄像机模型参数。针对视频序列图像中前景和背景对比度较低的情况,提出先对图像进行直方图均衡化来拉伸图像的灰度级,再对帧间图像进行SURF特征匹配,同时加入RANSAC算法剔除误匹配点。实验分析证明,SURF算法匹配过程进行改进后能够增加帧间特征点的提取数量,同时滤除错误的匹配点对,与传统的SURF算法相比更具有鲁棒性。(2)本文在全局运动估计补偿算法的基础上,提出了基于背景运动矢量提取的全局运动估计补偿算法用于目标检测。首先,通过第叁章提出SURF+RANSAC算法对整体图像进行运动矢量提取。其次,根据前景和背景运动矢量的位移不同来设置阈值,区分前景、背景运动矢量,只选取背景运动矢量进行参数估计。最后将计算得到的参数代入运动模型中,并对参考帧进行背景补偿,将当前帧与补偿帧直接做差分运算,检测出运动目标。实验分析证明,本文算法与直接帧差算法和传统的全局运动估计补偿算法相比,能够降低由摄像机运动带来的背景运动干扰,同时提高了运动参数估计的精度,精确的检测出运动目标。(3)针对视频序列图像中目标占用整幅图像比例较小的情况,提出了基于前景和背景区域分块的全局运动估计补偿算法。首先,对原序列图片进行叁帧差分并分块,差分图像像素均值作为阈值判断出前景和背景区域块,并对背景区域块标记。其次,对标记的背景区域块提取运动矢量,并进行参数估计。最后将参数代入运动模型对参考帧图像进行补偿,当前帧与补偿帧做差分运算检测出运动目标。实验分析证明,本文算法与直接帧差算法和传统的全局运动估计补偿算法相比,参数估计更精确,目标检测效果更显着。(本文来源于《北京工业大学》期刊2018-05-01）
焦文[2]（2015）在《基于Intel MIC架构的运动估计与运动补偿算法研究》一文中研究指出随着多媒体行业的不断发展,数字电视、音视频设备及高帧率电影不断涌现。人们对多媒体技术的要求也越来越高。因此人们开始寻求更高画质和更逼真的视觉效果,包括液晶电视的分辨率从2K(1920×1080)增大到4K(3840×2160),即从高清到超高清的转变,以及电影高帧率的出现。现有的视频源中还存在着许多低帧率的视频,这就需要运用帧率上转换算法进行帧率转换。但由于数据量的增大,一些传统的串行算法不能够满足快速处理甚至实时处理的要求。而MIC作为新一代的众核协处理器,为并行计算发挥更大的作用。Intel MIC众核架构的硬件保留了CPU中的多级指令流水线和SIMD指令等利于高效计算的功能,再加上配备了众多的计算核心,这就保证了其强大的运算能力。所以本文对帧率上变换算法中的两大核心模块运动估计与运动补偿算法进行了并行加速研究。本文所研究的主要工作有以下几个方面:(1)提出了基于MIC架构的双向叁维递归搜索运动估计算法,首先分析了双向叁维递归运动估计算法的并行可行性,包括并行粒度的分析以及将要并行的部分有没有数据竞争等问题;之后基于分析的结果设计了基于Open MP(Open Multi-Processing)的并行双向叁维递归搜索算法,并对并行算法进行了循环交换,动态调度等优化;最后将算法移植到MIC架构上,使用offload模式对算法进行加速。我们针对2K、4K视频序列,在多核CPU以及MIC卡上对算法进行了测试,并对其结果进行了分析,分析了串行算法与并行算法的加速比,在MIC架构上最高可达到26倍加速比,不同线程数对算法的影响,offload模式下数据传输对性能的影响等。(2)提出了基于MIC架构的中值滤波运动补偿算法,首先分析了中值滤波运动补偿算法的并行可行性,之后设计基于Open MP的中值滤波运动补偿算法,最后将算法移植到MIC架构,并对算法进行了自动向量化等优化。我们针对2K、4K视频序列在多核CPU以及MIC卡上对算法进行了测试,实验结果表明并行算法在多核CPU与MIC架构上都得到了很好的加速比,在MIC架构上最高可达到52倍加速比,之后对并行的中值滤波运动补偿在多核CPU和MIC上的加速性能进行了对比分析,分析了不同线程数对处理速度的影响,分析了MIC offload模式下,数据传输对算法的影响等。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2015-12-01）
陈伟[3]（2015）在《基于运动估计和运动补偿的帧率上转换算法研究》一文中研究指出随着社会的蓬勃发展和科技的进步,视频图像技术应用越来越广泛,目前市场上存在多种高清电视以及各种多媒体产品,各种各样的播放器需要不同的视频源,而目前现有的视频源是远远达不到这些产品的需求的,因此需要帧率上转换技术,它是一种视频后处理技术,将各种各样的帧率较低的视频通过插帧的方式提高帧率,例如从24帧每秒提升到60帧每秒,这样的影片就可以在各种高清数字电视及播放设备上流畅播放。在目前越来越普遍的视频通话领域,通常在传输过程中是低帧率传输,主要目的是降低传输带宽,但是在视频的接收端又必须将帧率恢复,因此也需要用到帧率上转换技术。同时采用了这项技术后会减少观看视频过程中的视频跳跃和停滞现象,得到更好的视觉享受,因而帧率上转换技术有重要的研究意义。目前较流行的帧率上转换技术是运动补偿类,即通过估计物体的运动信息进行插帧,它包括两大部分:运动估计和运动补偿。本文通过研究常用的运动估计算法,如叁步搜索法和传统的叁维递归搜索算法(3DRS),通过仿真证明它们不能得到有效的、平滑的矢量场,导致运动补偿之后的图像存在模糊、重影等问题,提出一种基于3DRS的分层块匹配运动估计算法,该算法将视频图像的每一帧进行分层,在每一层上分别采用3DRS算法进行单向运动估计。同时针对传统3DRS算法采用固定的扫描顺序,不能选择合适的候选矢量的缺点,本文加入了多变的3DRS搜索方法。为了得到更准确的矢量场并加快搜索速度,本文加入了提前退出搜索策略。最后在得到运动矢量场后,进行了矢量场的平滑,确保了矢量的平滑性。仿真结果表明,本文算法从客观和主观上较传统3DRS算法和叁步搜索法均有了很大的提升。针对单向运动补偿易造成的重迭、块效应和空洞问题,本文采取一种带加权系数的运动补偿插值算法,它通过计算前后向参考帧与前向或后向内插帧的重迭区域绝对误差和SOAD值确定加权系数,进而对前向参考帧和后向参考帧进行自适应的线性插值。仿真结果表明,本文算法从客观和主观上较线性插值算法都有提高且很好的解决了单向运动补偿的重迭和块效应问题。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2015-12-01）
鲁志红,郭丹,汪萌[4]（2015）在《基于加权运动估计和矢量分割的运动补偿内插算法》一文中研究指出提出了一种基于加权运动估计、矢量分割和可变块层次化处理的运动补偿内插(Motion-compensated frame interpolation,MCFI)算法.首先,提出一种加权运动估计改善了运动矢量(Motion vector,MV)的准确度,其次,通过矢量聚类分割将视频帧分割为运动区域和背景,然后对运动区域的运动矢量进行了可变块层次化处理.此过程中,采用可变块合并算法保证了运动物体的边缘结构信息不被损坏.同时考虑到部分可变块的多方向性,使用了自适应矢量中值滤波器和矢量平滑降低了运动块大小,能有效地消除传统方法中出现的方块效应和重影现象.实验结果表明该算法在内插图像的主观视觉效果和客观评估标准上都有所提高,而且对于运动较快及背景较复杂的视频序列同样具有较强的适应性.(本文来源于《自动化学报》期刊2015年05期）
冯长江,毛博,薛冰[5]（2013）在《基于运动估计结合小波分析和运动补偿的视频去噪方法》一文中研究指出在小波变换理论基础上,提出对视频的运动估计量进行处理来达到视频去噪的方法。首先使用运动域细化技术和全新的基于运动补偿的时间域滤波器,解决含有虚假运动矢量的实时视频去噪问题,提高对动态目标追踪的准确性,增强鲁棒性;并且改进空间域滤波器,降低处理的复杂度。实验结果表明:该方法是一种较为简单且高效的视频去噪方法。(本文来源于《中国测试》期刊2013年05期）
张轩,臧淼,张永梅,舒艳[6]（2013）在《基于Matlab的运动估计全搜索与运动补偿》一文中研究指出在视频编码中,运动估计与运动补偿是视频压缩的关键技术。为了直观地呈现运动估计和运动补偿技术的原理和效果,作者采用Matlab工具软件,进行了仿真实验,获得了基于Matlab的运动估计和运动补偿的仿真结果,得到了运动估计全搜索与运动补偿能很好地去除时间域的冗余度以及对数据进行了压缩的结论。(本文来源于《现代电子技术》期刊2013年05期）
王彩玲,赵春霞[7]（2012）在《基于掩模和俯仰角补偿的视觉自运动估计》一文中研究指出提出了一种基于掩模M估计和俯仰角补偿的移动机器人自运动的单目视觉估计方法。在6-DOF自运动模型的基础上,提出了一种适合于乡村道路环境的4-DOF自运动估计模型,以此为基础,采用一种多尺度的超复小波相位相干理论来鲁棒地估计缺乏规则纹理的路面图像的微小运动,设计了一种掩模M估计对运动向量进行优化估计,并提出了一种俯仰角补偿算法克服乡村路面颠簸有效地估计机器人偏航角、俯仰角增量和平移增量。在乡村道路环境下,利用某自主机器人采集的实际数据对算法进行了仿真试验,运动估计结果与车载GPS/INS捷联系统做了对照。实验结果表明了自运动估计算法的有效性。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2012年11期）
信晓敏[8]（2012）在《基于姿态补偿的立体视觉里程计鲁棒运动估计》一文中研究指出位置和姿态是移动机器人导航中不可或缺的信息,而航迹推算是获得移动机器人位姿信息的重要手段之一。但是在一些特殊环境,传统里程计无法实现移动机器人的精确定位。鉴于视觉可以提供丰富的信息,特别是近年图像处理技术的快速发展,基于视觉传感器,应用先进的图像处理方法估计移动机器人位姿状态信息已成为机器人导航技术的研究热点。本文详细研究了立体视觉里程计的关键问题,深入分析了立体视觉里程计运动估计误差产生的原因,采用最小平方中值定理结合运动恢复结构原理实现了精确度较高的机器人运动估计；对复杂环境,如不平整路面所引起的机器人姿态突变进行姿态补偿,实现了机器人的鲁棒运动估计；并通过实验验证了算法的正确性和有效性。完成的主要工作如下：第一,介绍了视觉里程计的研究意义,对视觉里程计在国内外的研究状况进行了详细的阐述。第二,概述了双目视觉理论、常用摄像机标定以及图像畸变纠正方法。采用简单成熟的张正友标定法实现了BB2的立体标定；采用Bought算法实现了图像的畸变纠正。第叁,介绍了双目立体视觉里程计系统的总体框架；比较了Harris和SIFT特征点提取和匹配算法。针对立体视觉里程计应用环境中重复纹理较多等特点,将SIFT算法应用于立体视觉里程计的实现过程。实验结果验证了该方法具有良好的鲁棒性和实时性。第四,研究了视觉里程计运动估计方法,分析了运动估计误差产生的原因,针对特征点定位和误匹配等导致的特征点叁维位置信息的误差,采用最小平方中值定理结合SFM算法进行了机器人姿态补偿。并针对由于地面不够平整难免出现姿态突变的特殊状况,将视觉里程计与高性能捷联惯导系统AHRS融合实现定位及运动估计结果的误差补偿,有效地避免了由于姿态突变导致的移动机器人航迹推算失败问题,保持了机器人运动轨迹的正确性和完整性。实验表明该方法简单有效,获得了更高的估算精度,提高了算法的适应能力。(本文来源于《山东大学》期刊2012-05-15）
谢洪途,罗旗舞,高广珠,汪良会[9]（2011）在《基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计与补偿》一文中研究指出为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计算法。首先在RDWT域内提取潜在运动区(PMA),并设计了自适应的特征点提取模板;然后对SIFT算法进行了改进,它能快速进行特征点的精确提取与匹配,进而生成DT网格;最后利用仿射变换在PMA内进行运动估计与补偿。实验表明,该算法能快速有效地提取视频图像的特征点,在保持较高峰值信噪比(PSNR)的情况下提高运动估计的效率,且重建图像的主观质量很好,较现有基于不规则叁角网格的运动估计算法在PSNR和效率上有一定优势。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年08期）
谢洪途,高广珠,何智勇[10]（2011）在《基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究》一文中研究指出为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换(RDWT)的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2011年01期）
运动估计与补偿论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着多媒体行业的不断发展,数字电视、音视频设备及高帧率电影不断涌现。人们对多媒体技术的要求也越来越高。因此人们开始寻求更高画质和更逼真的视觉效果,包括液晶电视的分辨率从2K(1920×1080)增大到4K(3840×2160),即从高清到超高清的转变,以及电影高帧率的出现。现有的视频源中还存在着许多低帧率的视频,这就需要运用帧率上转换算法进行帧率转换。但由于数据量的增大,一些传统的串行算法不能够满足快速处理甚至实时处理的要求。而MIC作为新一代的众核协处理器,为并行计算发挥更大的作用。Intel MIC众核架构的硬件保留了CPU中的多级指令流水线和SIMD指令等利于高效计算的功能,再加上配备了众多的计算核心,这就保证了其强大的运算能力。所以本文对帧率上变换算法中的两大核心模块运动估计与运动补偿算法进行了并行加速研究。本文所研究的主要工作有以下几个方面:(1)提出了基于MIC架构的双向叁维递归搜索运动估计算法,首先分析了双向叁维递归运动估计算法的并行可行性,包括并行粒度的分析以及将要并行的部分有没有数据竞争等问题;之后基于分析的结果设计了基于Open MP(Open Multi-Processing)的并行双向叁维递归搜索算法,并对并行算法进行了循环交换,动态调度等优化;最后将算法移植到MIC架构上,使用offload模式对算法进行加速。我们针对2K、4K视频序列,在多核CPU以及MIC卡上对算法进行了测试,并对其结果进行了分析,分析了串行算法与并行算法的加速比,在MIC架构上最高可达到26倍加速比,不同线程数对算法的影响,offload模式下数据传输对性能的影响等。(2)提出了基于MIC架构的中值滤波运动补偿算法,首先分析了中值滤波运动补偿算法的并行可行性,之后设计基于Open MP的中值滤波运动补偿算法,最后将算法移植到MIC架构,并对算法进行了自动向量化等优化。我们针对2K、4K视频序列在多核CPU以及MIC卡上对算法进行了测试,实验结果表明并行算法在多核CPU与MIC架构上都得到了很好的加速比,在MIC架构上最高可达到52倍加速比,之后对并行的中值滤波运动补偿在多核CPU和MIC上的加速性能进行了对比分析,分析了不同线程数对处理速度的影响,分析了MIC offload模式下,数据传输对算法的影响等。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
运动估计与补偿论文参考文献
[1].王朋月.基于全局运动估计补偿的目标检测算法研究[D].北京工业大学.2018
[2].焦文.基于IntelMIC架构的运动估计与运动补偿算法研究[D].西安电子科技大学.2015
[3].陈伟.基于运动估计和运动补偿的帧率上转换算法研究[D].哈尔滨工业大学.2015
[4].鲁志红,郭丹,汪萌.基于加权运动估计和矢量分割的运动补偿内插算法[J].自动化学报.2015
[5].冯长江,毛博,薛冰.基于运动估计结合小波分析和运动补偿的视频去噪方法[J].中国测试.2013
[6].张轩,臧淼,张永梅,舒艳.基于Matlab的运动估计全搜索与运动补偿[J].现代电子技术.2013
[7].王彩玲,赵春霞.基于掩模和俯仰角补偿的视觉自运动估计[J].系统仿真学报.2012
[8].信晓敏.基于姿态补偿的立体视觉里程计鲁棒运动估计[D].山东大学.2012
[9].谢洪途,罗旗舞,高广珠,汪良会.基于RDWT与改进SIFT的DT网格运动估计与补偿[J].计算机应用研究.2011
[10].谢洪途,高广珠,何智勇.基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究[J].计算机应用研究.2011
论文知识图
