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题名基于自适应搜索模式的运动估计算法
被引量：2
- 1
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作者
沈瑜
党建武
王国华
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机构
兰州交通大学电子与信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期125-127,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60962004)
甘肃省科技攻关计划基金资助项目(0708GKCA047)
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文摘
提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。
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关键词
视频编码
自适应搜索模式
块匹配算法
运动估计
菱形搜索
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Keywords
video coding
adaptive search pattern
block-matching algorithm
motion estimation
Diamond search（DS）
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于预滤波的组稀疏残差约束图像去噪模型
被引量：2
- 2
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作者
陈梦雅
李润鑫
刘辉
尚振宏
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第2期48-51,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11873027)
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文摘
大多数现有去噪方法只考虑了噪声输入图像的非局部自相似性先验方法(NSS),仅从已退化的输入图像中收集相似图像块,图像去噪的质量在很大程度上取决于输入图像本身。针对图像复原过程中的噪声去除问题,设计了一种基于卷积神经网络的组稀疏去噪模型。模型使用两种NSS先验(即噪声输入图像和预滤波图像的NSS先验),把图像去噪问题转化为组稀疏残差最小化问题。为了提高非局部相似块选择的准确性,使用了一种自适应块搜索的方法,并采用卷积神经网络进行预滤波,以获得对原始图像组稀疏系数的良好估计。实验结果表明:所提出的GSRC-CNN方法在客观和感知质量方面优于许多先进的去噪方法。
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关键词
卷积神经网络
自适应块搜索
组稀疏残差约束
预滤波
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Keywords
convolutional neural network(CNN)
adaptive block search
group sparse residual constraint
pre-filtering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于自适应阈值的复杂背景下自动目标跟踪方法
被引量：8
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作者
任金昌
张文哲
赵荣椿
冯大淦
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机构
西北工业大学计算机系
悉尼大学计算机系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2003年第4期55-57,共3页
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基金
西北工业大学科研基金资助项目(G14119)
香港理工大学UGC基金资助项目(Polyu119/96E
Polyu1.42.37.A050)
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文摘
提出了一种基于自适应阈值的复杂背景下自动目标跟踪方法,该方法采用一种自适应块匹配的运动估计,以平均绝对误差作为目标匹配准则,针对不同大小、不同运动方向、不同运动速度的目标均可进行较好的跟踪。该方法采用三步搜索策略较好地实现了目标搜索,同时,根据目标运动的惯性,引入了运动矢量的向前预测策略,减小了目标搜索的盲目性,提高了跟踪的可靠性和效率。
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关键词
自动目标跟踪
自适应块匹配
运动矢量
向前预测策略
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Keywords
Automatic Target Tracking(ATR)
Self-adaptive block Matching
Motion Vector
Forward Pre-search Strategy
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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