在基于帧差分的智能视频监控系统中,图像亮度改变对目标物体的识别和跟踪可能造成严重影响。通过对比一些常用亮度校正方法,选用比例变换法进行深入研究。为保证校正效果,预先指定一个不受目标物体影响的区域,根据其平均灰度确定变换因子。为满足实时性要求,仅当连续2帧的亮度改变超过某一阂值时才进行校正。在VisualC++6.0下编程时又采取了一些措施提高程序运行速度,例如将浮点运算转换为整数运算等。实验表明:亮度校正前无法识别出的目标物体在亮度校正后可识别出来,校正一帧图像耗时约1.2ms,当阂值取1或2时校正效果与
2022-11-24 17:17:16
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他的函数 TEMPORAL_PREDICT 获取旧图像和新图像，并找出运动向量（x_motion & y_motion）、时间预测帧（pf）和误差值（E_temporal）。 默认块大小为 8x8，搜索窗口为 16x16，首先计算运动矢量（x_motion 和 y_motion），然后计算预测帧和来自这样一个重构帧的误差（E_temporal）。 Plot_flag=1，绘制图形。 例子： [E,x_motion,y_motion,pf]=spatial_predict(image_old,image_new,1);
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2022-11-20 22:19:22
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可伸缩高效视频编码（SHVC）是高效视频编码（HEVC）的扩展。 由于用于HEVC的编码过程非常复杂，因此用于SHVC的编码过程甚至更加复杂，因此提高其编码速度非常重要。 在本文中，我们提出了一种用于质量SHVC帧内预测的快速模式和深度决策算法。 最初，仅检查部分模式以根据模式及其对应的Hadamard成本（HC）之间的关系确定局部最小点（LMP）； 然后通过跳过基于它们的层间相关性和纹理特征指示的可能性很小的深度来仅检查部分深度。 实验结果表明，该算法平均可提高编码速度61.31％，编码效率损失可忽略不计。
2022-11-18 20:31:17
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