基于計算動詞的視頻圖像處理.pdf

1、本人呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下，獨立完成的研究成果。本人在論文寫作中參考其它個人或集體已經(jīng)發(fā)表的研究成果，均在文中以適當(dāng)方式明確標(biāo)明，并符合法律規(guī)范和《廈門大學(xué)研究生學(xué)術(shù)活動規(guī)范(試行)》。另外，該學(xué)位論文為()課題(組)的研究成果，獲得()課題(組)經(jīng)費或?qū)嶒炇业馁Y助，在()實驗室完成。(請在以上括號內(nèi)填寫課題或課題組負(fù)責(zé)人或?qū)嶒炇颐Q，未有此項聲明內(nèi)容的，可以不作特別聲明。)聲明人c㈣墨1二袼沙t蔓年受具陽摘要隨著視頻信息量的

2、快速增長，用于保存視頻的介質(zhì)的需求量也越來越多，如何盡量減少視頻所占介質(zhì)空間卻保留全部有用信息對研究者提出了新的挑戰(zhàn)。目前，對于減少視頻容量、提高視頻中有用信息的比例、提高運(yùn)動物體間密度成為視頻處理領(lǐng)域的一個需要解決的重要問題。本文將視頻濃縮與基于計算動詞的運(yùn)動方向判定方法相結(jié)合，提出了基于計算動詞的圖像平滑算法和直方圖均衡化去霧增強(qiáng)算法，并將其應(yīng)用到顏色匹配方法的預(yù)處理中，提高了同類特征的運(yùn)動物體的濃縮密度，運(yùn)動方向向上時濃縮視頻從原

3、濃縮視頻的1547幀減少到550幀，運(yùn)動方向向下時濃縮視頻減少到1196幀；顏色為黑色時濃縮視頻從原視頻的1547幀減少到748幀，顏色為白色時濃縮視頻則減少到508幀。在基于計算動詞的圖像平滑算法方面，將其與傳統(tǒng)的中值濾波算法、高斯濾波和雙邊濾波算法做了對比：在處理椒鹽噪聲時，計算動詞圖像平滑算法與中值濾波處理結(jié)果類似，明顯優(yōu)于高斯濾波和雙邊濾波；在處理高斯噪聲時，通過比較峰值信噪比，計算動詞平滑算法僅次于高斯濾波。在基于計算動詞的直

4、方圖均衡化去霧增強(qiáng)算法方面，將直方圖斜率的平均值作為標(biāo)準(zhǔn)動詞的斜率，得到新的灰度值。并與傳統(tǒng)直方圖均衡化、局部直方圖均衡化和基于暗通道優(yōu)先算法做對比，發(fā)現(xiàn)計算動詞直方圖均衡化在處理效果上優(yōu)于傳統(tǒng)直方圖均衡化和局部直方圖均衡化算法，在處理效率上明顯優(yōu)于局部直方圖和暗通道優(yōu)先算法，計算動詞直方圖均衡化算法的處理時間在lOms以內(nèi)，明顯小于局部直方圖均衡化算法的100ms和暗通道優(yōu)先算法的1000ms處理時間。關(guān)鍵詞：計算動詞理論；圖像增強(qiáng)；