【摘 要】
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针对单幅模糊图像复原的局限性和视频应用的广泛性,提出了一种基于时空体和增广Lagrangian的快速视频复原方法。首先对视频复原与图像复原的特征进行比较和分析,研究视频复原的三维解卷积操作,并对目前存在的视频复原方法的实现过程与性能进行分析和总结;然后在时空体的思想下,通过时空联合的各向同性全变分来控制时间误差和空间误差,并引入一种增广的Lagrangian方法完成全变分规整化的难题;最后通过求解
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针对单幅模糊图像复原的局限性和视频应用的广泛性,提出了一种基于时空体和增广Lagrangian的快速视频复原方法。首先对视频复原与图像复原的特征进行比较和分析,研究视频复原的三维解卷积操作,并对目前存在的视频复原方法的实现过程与性能进行分析和总结;然后在时空体的思想下,通过时空联合的各向同性全变分来控制时间误差和空间误差,并引入一种增广的Lagrangian方法完成全变分规整化的难题;最后通过求解Lagrangian形式的f子问题和u子问题实现全变分最小化难题,并对规整化过程中的参数进行研究与讨论,
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为了解决真实场景下视频目标的跟踪问题,提出一种基于特征自适应选择的鲁棒跟踪算法.首先,针对在线Ada Boost算法特征池特征鲁棒性差的问题,提出一种基于颜色与金字塔梯度方向直方图特征相结合的特征池构造方式;然后,针对分类器在更新过程中容易受到错误样本影响的问题,对每帧跟踪结果增加遮挡检测环节以避免漂移现象的发生.大量的对比实验表明,在真实场景下所提出的方法具有更好的效果.
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针对关键帧提取问题,提出了一种基于压缩感知理论和熵计算的关键帧提取算法,首先通过构造符合有限等距性质要求的稀疏随机投影矩阵,将高维多尺度帧图像特征变换为低维多尺度帧图像特征,并形成视频镜头低维多尺度特征列向量组;然后通过随机权值向量与低维多尺度特征向量的阿达玛乘积运算生成各帧图像的匹配特征,并根据匹配特征的相似性度量完成镜头内部的子镜头分割;最后通过交叉熵计算在每个子镜头中得到可能的关键帧,并由图
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