超分辨率实时视频重构仪
一、前言
在数字图像的采集与处理过程中，有许多因素会导致图像分辨率的下降，其主要表现为模糊、噪声和变形。造成模糊的因素有很多，如传感器的形状和尺寸、光学部件的性能（如点扩散函数PSF）引起的光学模糊以及采集对象的运动带来的运动模糊。另外，在成像、传输、存储过程中，会引入不同类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等，而且噪声的引入方式也不同，或为加性噪声、或为乘性噪声，这些都会直接影响到图像的分辨率。此外，数字化采集过程也会影响图像的分辨率，欠采样效应会造成图像的频谱交叠，使获取的图像因变形效应而发生降质。
提高图像分辨率最直接的办法就是提高采集设备的传感器密度。然而高密度的图像传感器（如CCD）的价格相对昂贵，在一般应用中难以承受；另一方面，由于成像系统受其传感器阵列密度的限制，目前已接近极限。
因此，如何有效又经济的对图像的空间分辨率进行提高，将一组低分辨率的图像序列重建出高分辨率的图像或视频，就是超分辨率图像重建中最为关键的问题。
本公司为此推出了一款实时的超分辨率重构仪，可以完美的解决以上的问题。
二、超分辨率实时视频重构仪的功能及特点：
超分辨率实时视频重构仪HDV-SRR，可对由于采集和处理过程中导致模糊的视频图像进行放大，获得更加清晰，分辨率更高，内容信息更加丰富的视频图像。重构后的图像整体平滑，物体边界清晰，轮廓分明，没有类似于马赛克效应的现象；且处理后图像的对比度、亮度以及色彩都很好的保持了原始图片的信息，因此最大程度的保留了原始图像的数据的同时，有效又经济的对图像的空间分辨率和视频内容进行了提高和丰富。
实际采集的重构处理效果见图。依次为原始图像、放大4倍、9倍、16倍后的图像。可以明显看出，放大后的图像在分辨率、内容信息上有着显著提高，物体边缘清晰，色彩无失真。
由于目前主流的视频重构技术都是有损处理，会使视频中的大量帧数丢失，因此处理后往往帧数下降，不够流畅。我们的重构仪则很好的保留了高帧率的特点，保证有价值的信息不会丢失，显著提高视频的观看性和有效程度，从而大幅提高智能分析系统的实用性。1．全实时，零延迟：超分辨率重构仪能够全实时准确的重构视频图像信息：
本产品能对由于采集和处理过程中导致模糊的视频图像进行放大，获得更加清晰，分辨率更高，内容信息更加丰富的视频图像。并且真正的达到零延迟，全实时的效果，而且始终保证了最大60帧的刷新率，令用户获得了更好的视觉感受和图像质量。
2．处理效果极佳：
本产品可以支持320*256低分辨率的视频输入格式，重构后保持了物体边界清晰和轮廓分明，最大程度的保留了原始图像的数据，有效又经济的对图像的空间分辨率进行提高。
3．体积小巧，配备适用于工业标准的VGA输入输出接口，便于旧系统改造升级：
本产品的外壳尺寸为110mm×105mm×30mm，体积小巧；VGA输入+VGA输出的连接方式，使得重构仪对于系统不需进行大的改动，就可以使拥有重构功能，系统升级极为方便。
4．功耗小，可支持商业级，工业级的工作环境：
本产品可应用于各种复杂场景、恶劣天气，全天候实时监控；本产品只需要一个5V/2A的电源输入，因此产品功耗极小。
三、超分辨率实时视频重构仪在各领域的应用前景：
从应用场景来看，超分辨率实时视频重构技术可用于多种监控场合，如交通违章高发位置；高速公路卡口位置;公安机关关注的各重点场所与区域；各银行的取款机及监控位置；各种需要重点监控的考场；中小学校园、城市商业中心与城市广场等。
从应用的行业来看，包括交通行业、公安行业、教育、航空、数码产品、视频会议，甚至包括特殊的军事应用等。
从应用的产品与解决方案来看，在监控领域，可以应用于前端摄像机和后端处理设备之间的视频放大，提升智能视频处理效果;可以应用于NVR或者DVR以提升图像的分辨率及细节观察;可以应用于各类视频会议的讨论，以提升对话的图像质量等。
黑龙江大学自然科学学报 第15卷第1期1998年3月JO U RNAL OF NAT U RAL SCI EN CE OF HEIL ON GJIAN G U NI VERSIT Y Vol.15No.1 M arch,1998 BMP位图图片的一种平滑放大技术 李宏李春岩1伍一o高耀辉?张承江? (哈尔滨工业大学数学系,哈尔滨150006) 摘要介绍一种将BMP位图图片进行平滑放大的技术,该技术利用埃特金插值算法,使BMP位图图片缩放后的颜色或灰度变化过程较为平缓,同时有效地清除了边界锯齿及交接处模糊不清的现象。 关键词BMP位图图片平滑放大埃特金插值 位图是一种功能很强的图形对象,运用它可以建立和操作图象(指缩放、滚动、旋转和配色),而且可以把图象作为文件存储在磁盘上。我们在软件系统开发过程中。对位图图片的放大技术进行了一些探讨。 在利用Visual Basic进行软件开发时,要想实现图片的放大或缩小,只需将图片放置在图象(Image)控件中,并把图象控件的Stretch属性设置为T rue即可。使用时,只需改变图象的Heig ht和Width值,图片的大小就可得到变化。但是,采用上述方法实现图片放大时,若放大倍数较大,则被放大图象的边缘会出现明显的锯齿现象,原本光滑的边界显得凹凸不平,同时画面显得十分模糊。造成上述现象的原因是用Image的Stretch方法实现图象放大的算法,只是将图片中的各象素点通过简单的重复来实现数目的增加,也就是通过使图象的象素点变粗来实现图象的放大,这势必造成放大后的图象的产生锯齿状和图象模糊不清的现象。为了解决这个问题,我们对BM P位图文件进行了分析,并利用埃特金插值算法。实现了BMP位图图片的平滑放大。 1BMP位图文件结构 在用户眼里,位图是形成视觉图象的象素矩形。然而,对于开发者来说,位图则是指定或包含下列元素的一组结构。一个头结构,它描述了建立该象矩形的设备的分辨率,矩形的尺寸,位阵列的大小等等。一个逻辑色版。一个位索引阵列,它定义位图图象素与逻辑色版人口之间的关系。 位图文件应有BM P三字母的扩充名。下图显示的是它的Windows文件的格式及数据字节。 BITMAPFILEHEADER结构的成员指定了该文件的字节规模;并指定了从页眉第一字节 收稿日期1996-10-15 1黑龙江伊思特信息技术有限公司o黑龙江大学数学系?黑龙江经济管理干部学院?黑龙江大学计算机科学系
不知道有没有朋友跟我一样，有时候看一些视频或者电影，喜欢直接跳过一些部分，直接快速浏览整个视频的内容。急性子的脾气有木有！最喜欢在一瞬间把喜欢的视频迅速看完的那种感觉啦！那怎么给视频变速呢？如何加快视频速度？让视频加速或者慢速播放呢？现在就跟大家分享如何让视频从头到尾加速播放或者让视频某一段变快播放的方法。 如何让视频从头到尾加速播放的方法：下载了软件之后进行安装，这个就不用多说拉，然后打开视频变速加速软件——“新建项目”。 百度搜索：狸窝视频变速工具 “确定”后弹出“新建序列”对话框中的“序列预置”，右侧窗口选择“DV—PAL”的“宽银幕32kHz”,这是建议宽屏电脑的用户选，如果你是17寸 正方形显示屏的话就选“标准32kHz”就好了：
“序列预置”的右边“常规”中，设置“视频”的像素纵横比“D1/DV PAL(1.0940)”；场为“无场”：
好了之后点击“确定”就行。进入视频变速加速软件的主界面上，跟着小编导入视频，我准备的“恶搞甄嬛传”，挺搞笑的哦！
导入后，我们要把视频插入到视频变速加速软件里面的时间线上（如图），右击插入后的视频（主界面右上角位置）选择“插入”即可，视频就这样插入到时间线里面：
如何加快视频速度？重点来了。点击时间线上的视频文件，右键快捷菜单的“速度持续时间”，弹出“素材速度持续时间”这个就是调节视频速度的窗口啦。里面的“速度”填写“200”%并“保持音调不变”，200%即是调节视频速度为2倍，以此类推，如果是50%则减速一半，100%即是正常，300%即是调节加速三倍。 狸友们，按照以上小编的解说，应该很容易领悟吧，嘎嘎~~~要是你不明白也没关系，反正小编是不会笑你的啦！现在接受VIP用户的咨询与人工协助解决问题，不懂得地方尽管找小编，或是找客服也可以哦，还有现在升级可以使用狸窝所有的软件哦，不信就试试
承诺书 我们仔细阅读了四川理工学院大学生数学建模竞赛的竞赛规则。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果实违反竞赛规则的，如果引用别人的成果后其他公开的资料(包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公平、公正性。如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写)： 我们的参赛队(组)号为： 所属学校(请填写完整的全名)： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 日期：年月日评阅编号(由评委团评阅前进行编号，学生不填)：
编号专用页评阅编号(由评委团评阅前进行编号)：评阅记录表
C题位图的处理算法 摘要 本文主要对位图的一系列的处理问题进行了分析，建立了多种模型，较好的解决了题目所提出的问题。 针对问题一，我们首先对位图矢量化课题进行了深入研究，然后针对位图矢量化过程中的几个关键点问题与技术, 特别针对图像轮廓的提取, 跟踪及关键特征点提取和曲线拟合, 提出行之有效的解决算法，比如为准确地提取出图案的边界线条，并将其用方程表示出来的曲线拟合算法；接着在matlab环境下对算法进行处理，得出了边界线条的拟合曲线函数；最后我们运用罗曼诺夫斯基R一检验方法对本问算法进行了模型的检验，得出了这种思路与方法，其处理速度快、曲线拟合光滑、失真小, 验证了算法的可行性, 为其在位图与矢量图转化邻域的初步应用奠定了基础。 针对问题二，首先，我们对位图的具体背景进行了详细的分析，总的来说，即：“在用户眼里,位图是形成视觉图象的象素矩形；然而,对于开发者来说,位图则是指定或包含下列元素的一组结构”这种理论；然后，我们通过采用一种将BMP位图图片进行平滑放大的技术,该技术即利用埃特金插值算法,用此法建立模型；最后，我们将埃特金插值算法得出的数据在matlab中处理，并在最后用改进埃特金插值法进行模型的检验，得出了该方法能够使BMP位图图片缩放后的颜色或灰度变化过程较为平缓,同时有效地清除了边界锯齿及交接处模糊不清的结论。 本文在最后对结果进行分析，结果较好的符合题中所给数据，并对模型进行推广。关键字：图像轮廓；曲线拟合；矢量化；埃特金插值算法
视频压缩算法对比 视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅 视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。 来自：https://www.doczj.com/doc/9319049804.html,/blog/static/80720305200842310109120/
任意比例视频图像放大算法的研究与实现 摘要：随着多媒体信息技术的发展，针对视频信号的处理技术应运而生。其中实时缩放正是视频信号处理技术的关键。对于图像缩放，所用数学模型的优劣会直接影响用户观看图像的质量。在视频处理中，图像的缩放算法不仅影响视频质量，而且算法的处理速度也会影响视频流的显示，从而影响用户观看的连续性。本文针对视频信号对处理速度和精度的要求，采用只对亮度信号进行复杂处理的方法。分析图像边缘区域的特性，并通过数学推导，在边缘区域的插值中设计四个模板，从而设计改进的视频缩放算法。实验结果表明，本设计的视频信号缩放算法在主观视觉上保持了图像纹理细节和边缘信息。客观评价中，本算法处理得到的图像高频分量丢失少，且保证较好的低频分量处理效果；平均峰值信噪比较双线性插值提高0.24dB。 关键词：视频信号；图像处理；缩放；边缘 ABRSTRACT：With the rapid development of multimedia information technology，video signal's processing technology emerges at that time. Video’s real-time scaling is the key issue in video signal's processing technology. For image scaling，the mathematical model affects the picture’s visual quality. In video processing，not only the scaling algorithm influences the video’s quality，but also the alg orithm’s performance affects the display of the video so that influences the video playing smoothly.Due to the speed and precision demanded in video signal’s processing，only employ the proposed algorithm in Y channel signal. Under the analysis on the characteristic of the edge in image，four scaling masks are deduced mathematically. This paper issues a lot of experiments on the infrastructure of the theoretical study，which show that the video signal's scaling algorithm designed in this paper has obtained the better effectiveness than traditional algorithms. Our design keeps texture details in subjective vision，raises the PSNR 0.24dB on average，and it has well performance in both high and low frequency component in spectrum at the same. This is satisfied with the designated target of the project. Key words: video signals; image processing; scaling; edge 1 绪论 1.1 研究背景及意义 信息技术和互联网发展到今天，多媒体信息技术的应用范围日趋广泛，多媒体信息包括音频数据、图像和视频数据及文字数据。而人类获取的各种信息中，图像信息占有绝大部分，图像带给人们直观并具体的事物形象，这是声音、语言和文字不能比拟的。 人眼看到的是连续变化的景物，是模拟图像，而在数字设备中存储和显示的图像是经过采样和量化的数字图像。为满足人类视觉和实现信息传输的需求，针对图像和视频信息的实时缩放技术在生活中起着不可忽略的作用[1]。 视频图像的后期缩放处理势必将会作为显示呈现在终端之前的一个重要环节。无论其输入视频信源的分辨率大小尺寸多少，最终都应该以用户的实际物理显示设备的最佳观看分辨率作为显示输出结果，通常由于带宽有限的关系，该显示过程通常以放大为主，即输入视频图像分辨率小于输出分辨率。为了满足不同终端用户对图像尺寸的需求，改变图像尺寸的缩放技术应运而生。 图像缩放是数字图像处理中非常重要的技术之一。对于网络传输的图像，由于客观条件的种种限制，想要快速地传输高分辨率的图像一般难以达到，同时由于硬件性能的限制，图片往往也无法满足所需要的分辨率，而硬件的改进却需要复杂的技术并付出昂贵的代价，所以如果能够从软件技术方面进行改进，采用图像插值技术提高图像质量来达到所期望的分辨率和清晰度，其具有的实用意义将是十分重大的。因此，利用插值的方法将低分辨率图像插值放大成高分辨率图像就成为人们追求的目标。 用图像缩放算法进行处理时，存在一对相悖的要素：图像处理速度和图像精度。一般情况下，要想获得比较高的速度甚至达到实时的图像输出速率，只能采用相对来说运算量比较简单的缩放算法；而如果要想获得处理效果比较好的图像，就只能考虑牺牲处理速度，采用计算量大、比较复杂的缩放算法。图像缩
万罡周洞汝崔永毅傅华胜 （武汉大学计算机信息学院，武汉<#""=!） 摘要文章对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行了分析、实验与评价，最后提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法，并给出与前面一些算法的比较。关键词文字分割阈值分裂/ 合并边缘检测 文章编号0""!6>##06（!""#）"!6"0"#6"#文献标识码? 中图分类号@A#B0 !"#$%&’"()*+,&-."(/&0 1)2"!),/)’"3".&’.’4.,."3+5.$)& 63’73’,8(&’,-#9#. :&’,%.;#<#3=()’, （C)D’:,&)+,.E F.&D G,):*H-)+H)，I G8’+J+-K):;-,L，I G8’+<#""=!） *>="-3?"：%+,8-;,8);-;，,8:))M-EE):)+,’5(.:-,8&.E,)N,;)(&)+,’,-.+，-+H5G M-+(,8:);8.5M6O’;)M’5(.:-,8&，;D5-,,-+(/ &):(-+(O’;)M’5(.:-,8&’+M,)N,G:)O’;)M’5(.:-,8&，’:)’+’5L P)M’+M)K’5G)M，,8)+，,8)’G,8.:;O:-+(’+)EE-H-)+,,)N, ;)(&)+,’,-.+’5(.:-,8&’;E.55.Q，E-:;,，’+)M()M),)H,-.+ R D:.S)H,-.+O’;)M&),8.M-;G;)M,.(),,)N,:)(-.+;，;)H.+M，,)N,:)(-.+;’:);)(&)+,)M OL ,8:);8.5M6O’;)M&),8.M$ @)%A&-$=：@)N,;)(&)+,’,-.+，@8:);8.5M，*D5-,,-+(/ &):(-+(，T M()M),)H,-.+ 文字分割的本质是图像分割（%&’()*)(&)+,’,-.+）。图像分割是计算机视觉领域中极为重要的内容之一，是实现自动图像分析时首先需要完成的操作。它是根据图像的某些特征或特征集合的相似性准则，对图像像素进行分组聚类，把图像平面划分为一系列“有意义”的区域，使其后的图像分析、识别等高级处理阶段所要处理的数据量大大减少，同时又保留有关图像结构特征的信息。尽管对图像分割算法的研究已有几十年的历史，依据各种理论，至今已提出了上千种类型的分割算法，但是它们大都是针对具体问题的，目前还没有通用的分割理论和算法。下面将对三种文字分割算法，包括基于阈值的二值化算法、基于分裂/ 合并的算法和基于纹理的算法，进行分析、实验与评价，并提出一种边缘检测— —投影— —局部区域二值化的文字分割算法。有关，则所得的阈值是与坐标相关的（即动态阈值，前两种阈值对应可称为固定阈值）。 以上对阈值分割方法的分类思想是通用的。近年来，许多取阈值分割方法借用了神经网络、模糊数学、遗传算法、信息论等工具，但这些方法仍可归纳到以上三种方法类型中。 0$0阈值的灰度图像二值化 在利用单阈值方法来分割灰度图像时一般都对图像有一定的假设。最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，且目标和背景象素在灰度值上有很大的差别。对于这类图像，它们的灰度直方图基本上可看作是由分别对应目标和背景的两个单峰直方图混合而成，可以把双峰之间的谷点作为阈值!，对图象作以下二值化处理： ’（#，$）3!0 若%（#，$）!!（! " 若%（#，$）"! 0 基于阈值的二值化算法 在基于阈值的灰度图像分割算法中，确定阈值是关键。阈值一般可写成如下形式： 对于某些新闻视频中的标题新闻、影视片名或演员表等它们的背景一般比较简单，可以采用单阈值分割方法。但是，大多数视频中的文字都有较复杂的背景，反映在其灰度直方图上 !"!1#，$，%（#，$），&（#，$）2（0）将出现多个峰谷，此时若采用单阈值的分割方法则无法将文字 其中%（#，$）是在象素点（#，$）对处的灰度值，&（#，$）是该点邻域的某种局部性质。换句话说，!在一般情况下可以是（#，$），%（#，$）和&（#，$）的函数。借助式（0），可以将阈值分割方法分成如下三类： （0）如果仅根据%（#，$）来选取阈值，所得的阈值仅与各个图像象素的本身性质相关（即全局阈值）； （!）如果阈值是根据%（#，$）和&（#，$）来选取的，所得的阈值就是与（局部）区域性质相关的（即局部阈值）。 （#）如果阈值除根据%（#，$）和&（#，$）来选取外，还与（#，$）从背景中分离出来。为此，作者尝试采用多阈值方法将所有的峰都分离出来，如果灰度图像中的文字所占的象素的灰度值相近且与图像中其他目标的灰度值不同，则必然有一个被分离出来的峰对应于图像中的文字目标。 基于局部阈值的二值化算法 0$! 基于局部阈值的方法通过定义考察点的领域，并由邻域计算模板来实现考察点灰度与邻域点的比较，较全局阈值方法有更广泛的应用。其中典型的局部比较方法有4’&)5678’.算法和9):+;)+算法等。与4’&)5678’.算法相比，9):+;)+算法的 作者简介：万罡，男，0B=U年生，湖北荆州人，硕士研究生，主要研究方向：图形图像处理及多媒体技术。周洞汝，0B#B年生，教授，博士生导师，主要研究方向：图形图象视频压缩，V%*应用技术等。
图像处理（Image processing） 基本概念 数字图像处理（digital image processing）指的是使用计算机巧妙处理以数字格式存储图像数据的过程。其目的是提高地理数据质量，使其对使用者更有意义，并能提取定量信息，解决问题。 数字图像（digital image）的存储是以二维数组或网格的形式保存像素值，每个像素在空间上对应着地表一块小面积。数组或网格又称光栅，所以图像数据经常叫着光栅数据。光栅数据的排列是这样：水平行叫着线（lines），垂直列叫着样品（samples）（如图1-1）。图像光栅数据的每个像素代表着是数字（digital number），简称DN。 图1-1 光栅数据 图像数字DNs在不同的数据源中，代表着不同的数据类型。如对Landsat、SPOT卫星数据，DNs代表的是地物在可见光、红外或其它波段的反射强度。对雷达图像，DNs代表的是雷达脉冲返回到天线的强度。对数字地形模型（DTMs），DNs代表的是地形高程。 通过应用数学变换，图像转化为数字图像。ER Mapper可以增强数字图像，突出和提取传统手工方法难以得到的细小信息。这就是为什么图像处理能成为所有地球科学应用的强大工具的原因 多光谱数据（multispectral data）指的是多波段数据，图像数据中含有多个波段的反射强度。图像处理技术随着合并不同波段的信息而发展，突出了一些特别类型的信息，如植被指数、水质量参数、地表矿物出现类型等。 图像处理广泛应用在地球科学的制图、分析和模型应用上。主要有：土地利用/土地覆盖制图和变迁勘察（land use/land cover mapping and change detection）、农业评价和监测（agricultural assessment and monitoring）、海岸线和海洋资源管理（coastal and marine resource management）、矿产勘查（mineral exploration）、石油和天然气勘查（o il & gas exploration）、森林资源管理（forest resource management）、城市规划和变迁勘察（ urban planning and change detection）、无线通讯定点和规划（telecommunications siting and planning）、海洋物理学（physical oceanography）、地质和地形制图（geology and topographic mapping）、冰川探测和制图（sea ice detection and mapping）等。 ER Mapper图像处理特点：发展了一个全新的方法，叫算法，将许多处理过程合并成简单的
毕业设计说明书 作者：学号： 系：信息工程系 专业：电子信息工程 题目：视频图像中车辆的车型识别 算法研究与实现 指导者： 评阅者： 2013年 6月1日
目次 1 绪论 (1) 1.1 课题的研究背景和意义 (1) 1.2 课题的研究现状 (2) 1.3 本文的基本内容和组织结构 (3) 2 车型识别系统简介 (4) 2.1 预处理 (4) 2.2 特征提取 (4) 2.3 特征匹配 (4) 3 基于灰度阈值分割法的车型识别 (6) 3.1 介绍各模块设计 (6) 3.1.1 预处理模块 (6) 3.1.2 特征提取模块 (7) 3.1.3 特征匹配模块 (7) 3.2 运行结果 (8) 3.3 结果分析 (11) 4 基于图像背景差值法的车型识别 (13) 4.1 介绍各模块设计 (13) 4.1.1 预处理模块 (13) 4.1.2 特征提取模块 (14) 4.1.3 特征匹配模块 (14) 4.2 运行结果 (15) 4.3 结果分析 (29) 4.4 结果对比 (30) 结论 (32) 参考文献 (34) 致谢 (35)
1 绪论 车型识别的目的是对待识别车辆进行车型的判别（该课题将车型分为轿车、货车、客车三类），它是通过分析比较待识别车辆侧面视觉特征信息实现的，主要借助于计算机技术的应用，车型识别技术是一种轮廓特征识别技术，是用待识别车辆的侧视轮廓特征来判别所属车型。车辆的侧视轮廓特征主要抽象为车顶长度、车辆高度和车身长度，依此可求得待识别车辆的顶长比、顶高比和前后比（车顶中垂线将车身长分得两部分的比值），而通过统计计算可求得三类车型（轿车、货车、客车）的特征值（顶长比、顶高比、前后比）的范围，将提取的待识别车辆的特征值与统计值相比较可实现对待识别车辆的车型判别[1]。 1.1 课题的研究背景和意义 中国正处在一个快速发展的时期，各种车型车辆数量也在持续上升，使得我国城市交通越来越拥挤，人们需要借助一种交通智能化系统来提高交通情况监控的实时性和交通管理的自动化程度，这也为智能交通系统的产生提供了条件。在我国的一些大城市正在逐步提高交通管理的智能化，主要体现在实现高速公路的快捷收费、公共场所车辆监控自动化加强等方面，我们对交通管理智能化的需求日益增加，这将带动智能交通系统的不断发展。 人们对车型识别的研究虽然已有很长一段时间，但仍有许多难题仍未解决，首先，车辆的颜色、光泽度等都会随着时间的推移和环境的改变而发生变化，而且即使是同一车辆在录入镜头时的形状、大小也各不同，这主要与位置和速度的随机性有关；第二，车辆录入镜头的外观状态还与摄像头位置、临近的物体或临近的车辆对待识别车辆的遮挡程度有关；第三，车型识别的准确性和快捷性还与光照情况的改变、天气季节的交替及背景图像的不断变化紧密相关。因此现在的车型识别技术还远不能满足当代大城市交通智能化管理的需求，我们仍需对车型识别技术进行改进以满足准确性和使用性上的要求。 目前已经解决交通智能管理的大部分关键技术，但是部分细节方面仍然存在不足，准确性不高就是其中的一方面。交通智能管理的关键技术包括车型判别，希冀借
一个作品是怎么被审核通过，又是怎么被叠加推荐，千万播放量又是怎么形成的。 本文就围绕这三个为什么，来详细分析和介绍。 看完这篇文章也就明白，为什么有的作品只有几十个播放量，又为什么就是不热门，不涨粉。 在抖音算法面前，即便没有一点流量，只要内容受粉丝欢迎，就会吸引大批量粉丝关注。 这些百万千万粉丝号，都需要经历过这三关，双重审核，智能分发，叠加推荐。 一：作品双重审核 由于抖音注册门槛低，拍摄成本低，导致每天数以万计的视频上传。
单纯靠机器审核很容易被钻空子，单纯靠人工审核根本就忙不过来，也不实际，眼睛都看花。 双重审核也就成为抖音算法筛选视频内容的，第一道门槛，大的平台基本都是这么做的。 机器审核：工程师提前设置好对视频帅选的条件，主要有两个作用。 1.审核视频、文字中是否存在违规行为，如有疑似存在，就会被机器直接拦截标注提示人工注意。 2.截取视频中的画面、关键帧，与平台数据库中已存在的视频进行匹配消重。 内容消重主要是搬运别人的视频，内容重复的作品进行低流量推荐，或者降权推荐（仅粉丝可见、仅自己可见）。 例如有没有出现硬广告、水印或者LOGO、内容是否不雅血腥等。
如果出现平台禁止的内容，视频就会被打回或者被限流（仅自己可以看见发布的内容）。 大的平台都有消重机制，可以理解为检测和已有视频的重复度，每个视频都有一个身份代码。 这也是为什么很多抖主下载平台已有的视频，要么上传不了，审核即使过了，没播放量，要么被平台直接删除。 即使侥幸通过，只要有粉丝举报，平台都会人工审核，视情节处罚。 所以，玩抖音，先不是急着发作品，而是先熟悉平台运营规则哪些能做，哪些不能做。 人工审核：从3个方面来评判：视频标题、封面截图，视频关键帧（视频画面）。 前面机器审核筛选出疑似违规作品，易出现违规领域的作品，都会进行人工细致审核。
视频压缩格式的分析和对比（MJPEG、MPEG-4、H.264等） 时间：2011-08-06 点击数：1977 视频压缩格式的分析和对比（MJPEG、MPEG-4、H.264等） 1．H.261 H.261又称为P*64，其中P为64kb/s的取值范围，是1到30的可变参数，它最初是针对在ISDN上实现电信会议应用特别是面对面的可视电话和视频会议而设计的。实际的编码算法类似于MPEG算法，但不能与后者兼容。H.261在实时编码时比MPEG所占用的CPU运算量少得多，此算法为了优化带宽占用量，引进了在图像质量与运动幅度之间的平衡折中机制，也就是说，剧烈运动的图像比相对静止的图像质量要差。因此这种方法是属于恒定码流可变质量编码而非恒定质量可变码流编码。 2．H.263 H.263是国际电联ITU-T的一个标准草案，是为低码流通信而设计的。但实际上这个标准可用在很宽的码流范围，而非只用于低码流应用，它在许多应用中可以认为被用于取代H.261。H.263的编码算法与H.261一样，但做了一些改善和改变，以提高性能和纠错能力。.263标准在低码率下能够提供比H.261更好的图像效果，两者的区别有：(1)H.263的运动补偿使用半象素精度，而H.261则用全象素精度和循环滤波；(2)数据流层次结构的某些部分在H.263中是可选的，使得编解码可以配置成更低的数据率或更好的纠错能力；(3)H.263包含四个可协商的选项以改善性能；(4)H.263采用无限制的运动向量以及基于语法的算术编码；(5)采用事先预测和与MPEG中的P-B帧一样的帧预测方法；(6)H.263支持5种分辨率，即除了支持H.261中所支持的QCIF和CIF外，还支持SQCIF、4CIF和16CIF，SQCIF相当于QCIF一半的分辨率，而4CIF和16CIF分别为CIF的4倍和16倍。 1998年IUT-T推出的H.263＋是H.263建议的第2版，它提供了12个新的可协商模式和其他特征，进一步提高了压缩编码性能。如H.263只有5种视频源格式，H.263＋允许使用更多的源格式，图像时钟频率也有多种选择，拓宽应用范围；另一重要的改进是可扩展性，它允许多显示率、多速率及多分辨率，增强了视频信息在易误码、易丢包异构网络环境下的传输。另外，H.263＋对H.263中的不受限运动矢量模式进行了改进，加上12个新增的可选模式，不仅提高了编码性能，而且增强了应用的灵活性。H.263已经基本上取代了H.261。 二、M-JPEG M-JPEG（Motion- Join Photographic Experts Group）技术即运动静止图像（或逐帧）压缩技术，广泛应用于非线性编辑领域可精确到帧编辑和多层图像
I.J. Image, Graphics and Signal Processing, 2013, 5, 55-62 Published Online April 2013 in MECS (https://www.doczj.com/doc/9319049804.html,/) DOI: 10.5815/ijigsp.2013.05.07 A Comparative Analysis of Image Scaling Algorithms Chetan Suresh Department of Electrical and Electronics Engineering, BITS Pilani Pilani - 333031, Rajasthan, India E-mail: shivchetan@https://www.doczj.com/doc/9319049804.html, Sanjay Singh, Ravi Saini, Anil K Saini Scientist, IC Design Group, CSIR – Central Electronics Engineering Research Institute (CSIR-CEERI) Pilani – 333031, Rajasthan, India Abstract—Image scaling, fundamental task of numerous image processing and computer vision applications, is the process of resizing an image by pixel interpolation. Image scaling leads to a number of undesirable image artifacts such as aliasing, blurring and moiré. However, with an increase in the number of pixels considered for interpolation, the image quality improves. This poses a quality-time trade off in which high quality output must often be compromised in the interest of computation complexity. This paper presents a comprehensive study and comparison of different image scaling algorithms. The performance of the scaling algorithms has been reviewed on the basis of number of computations involved and image quality. The search table modification to the bicubic image scaling algorithm greatly reduces the computational load by avoiding massive cubic and floating point operations without significantly losing image quality. Index Terms—Image Scaling, Nearest-neighbour, Bilinear, Bicubic, Lanczos, Modified Bicubic I.I NTRODUCTION Image scaling is a geometric transformation used to resize digital images and finds widespread use in computer graphics, medical image processing, military surveillance, and quality control [1]. It plays a key role in many applications [2] including pyramid construction [3]-[4], super-sampling, multi-grid solutions [5], and geometric normalization [6]. In surveillance-based applications, images have to be monitored at a high frame rate. Since, the images need not be of the same size, image scaling is necessary for comparison and manipulation of images. However, image scaling is a computationally intensive process due to the convolution operation, which is necessary to band-limit the discrete input and thereby diminishes undesirable aliasing artifacts [2]. Various image scaling algorithms are available in literature and employ different interpolation techniques to the same input image. Some of the common interpolation algorithms are the nearest neighbour, bilinear [7], and bicubic [8]-[9]. Lanczos algorithm utilizes the 3-lobed Lanczos window function to implement interpolation [10]. There are many other higher order interpolators which take more surrounding pixels into consideration, and thus also require more computations. These algorithms include spline [11] and sinc interpolation [12], and retain the most of image details after an interpolation. They are extremely useful when the image requires multiple rotations/distortions in separate steps. However, for single-step enlargements or rotations, these higher-order algorithms provide diminishing visual improvement and processing time increases significantly. Novel interpolation algorithms have also been proposed such as auto-regression based method [13], fuzzy area-based scaling [14], interpolation using classification and stitching [15], isophote-based interpolation [16], and even interpolation scheme combined with Artificial Neural Networks [17]. Although these algorithms perform well, they require a lengthy processing time due to their complexity. This is intolerable for real-time image scaling in video surveillance system. Hence, these algorithms have not been considered for the comparative analysis in this paper. In this paper, firstly, image interpolation algorithms are classified and reviewed; then evaluation and comparison of five image interpolation algorithms are discussed in depth based on the reason that evaluation of image interpolation is essential in the aspect of designing a real-time video surveillance system. Analysis results of the five interpolation algorithms are summarized and presented. II.I MAGE S CALING Image scaling is obtained by performing interpolation over one or two directions to approximate a pixel’s colour and intensity based on the values at neighbouring
图像处理中的模糊算法及实现(一) 摘要：图像处理技术是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理,数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。而目前，我国图像处理水平远远落后于世界先进水平，技术的发展需求迫在眉睫。基于以上原因，本文研究了以模糊信息处理技术为基础的图像处理算法及其实现,用一个简单的程序实践图像处理算法。 关键词：图像处理；模糊技术；模糊算法；面向对象；类库函数 信息是自然界物质运动总体的一个重要方面，人们认识世界和改造世界就是要获得各种各样的信息。图像信息是人类获得外界信息的主要来源，因为大约有70%的信息是通过人眼获得的，而人眼获得的都是图像信息。在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。例如:由于空间技术的发展，人造卫星拍摄了大量的地面和空间的照片，人们可以利用照片获得地球资源、全球气象和污染情况等;在医学上，医生可以通过X射线层析照像，观察到人体各部位的断层图像;在工厂，技术人员可以利用电视图像管理生产，由此可见图像信息的重要性。获得图像信息非常重要，但目的不仅仅是为了获得图像，而更重要的是将图像信息进行处理，在大量复杂的图像中找出我们所需要的信息。因此图像信息处理在某种意义上讲，比获得图
像更为重要，尤其是在当今科学技术迅速发展的时代，对图像信息处理提出了更高的要求，以便更加快速、准确、可靠地获得有用信息。 一、图像是指景物在某种成像介质上再现的视觉信息 图像是具有特定信息的某种集合体，本质上可认为图像是数据的集合。为了研究和分析图像，需对图像进行必要的处理，常用的图像处理方法可分为下列几种: （一）电学模拟处理把光强度信号转换成电信号，然后用电子学的方法，对信号进行加、减、乘、除、进行浓度分割、反差放大、彩色合成、光谱对比等。电视视频信号中常用它。近期发展较快的CCD模拟处理方法，是根据CCD的特性，有三种处理功能;①模拟延迟，改变时钟脉冲频率就能实现模拟;②多路调制把并列输入的信号转换成串行的时序信号，或者建立它的反变换，可实现数据信息的重新排列:③它能作各响应的滤波器，而滤波器就是一个信号处理装置。CCD模数处理在设备、成本方面都有很大的优越性，在滤波技术方面较计算机更易于实现。 （二）光学一计算机混合处理混合处理一是先用光学办法对图像作预处理，再用数字方法做精处理。因而兼备了二者的优点，在某些场合得到应用。 二、图像处理技术基础 （一）图像处理技术。 图像处理技术是用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术，