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1、2008年7月第36卷第7期机床与液压MACHINETOOL&辩YDRAULICSJul.2008Vol。36No。7基于运动图像细节特征的方向滤波器设计赵泳,田立国,张翠敏(天津薯程师范学院,天津300222)摘要:为了满足运动图像程嵌入式等系统中的应用,针对运动瞬像细节特征提粥鼹体的解决方法。首先利用高斯低邋滤波器有效滤除了分布噪声,然后分析并提取运动目标的方向,最后,通过实验确定了水平滤波器,提出了基于相位编组法对水平滤波器进行旋转的方法,进而确定方向滤波器。另外,给出了滤波器设计的应用平台。关键词:逡动图像;细节;方向;滤波器审蚕分类弩:TV753文激檬误码
2、:矗文章编号:1001—3881《2008}7—217—3DesignofDirectionFiltersBasedontheFeaturesofMovingImageZHAOYong.TIANLiguo。ZHANGCuimin(TianjinUniversityofTechnologyandEducation,Tianjin300222,China)Abstract:InordertOmeettheapplicationofmovingimageinembeddedsystem,基specificsolutionbasedondetailsfeatureofmov
3、ingimageW,S8presented。ThefilterofGaussWaSusedtofilterthedistributionnoisyefficiently,thedirectionofmovingobjectWaSanalyzedandabstnwted,andthehorizontalfilterWaSdeterminedthroughthemethodofexperimentationandhowtorotatethehorizontalfdterbasedonthetechniqueofma黼hallingphasewaspresented.Th
4、emarshallingphasec黼determinethedirectionofthefilter.AnappliedflatbasedonthedesignofthesefdtersWaspresented.Keywords:Movingimage;Derail;Direction;FilterO引言在智能视频监控、运动分析等应用中,其主要任务是从视频序列中检测运动豳标。目前,相对成熟、麓易昀方法是减背景技术,该技术鳇基本思想是将时闻(I+1)的视频帧亭列与时藏t的视频帧侉梦ll作减运算,灰度发生改变的像素榘合即为目标,该方法在许多应用场含可以满足图像分辨率的
5、要求,然而在要求除了将运动图像检测出来逐需要图像细节的应用中不麓瀵是分辨睾嚣要求,例如:数字、字母憋匿配,人脸特征的瞩配等。内插算法已广泛应用予图像恢复、图像变形、图像重建等应用中,由于内插算法的精度和图像质量及运算时间赢接相关;同时,国内外诸多文献采用卷积插值的方法寻找图像细节特征,但褰次卷积的遐近精囊(0牡~,撵秀逼近阶次)、正尉性(cl连续)、核函数的频率特性等表明其蠢较大局限性。因此,一个高效的内插算法的实质是平衡运算时间和图像质量的特定算法。本文作者结合运动图像的普遍特征,即线性移不变卷积模糊加上高疑噪声,对运费銎标采耀具有普遍懂的缨节分析方法,麓时充分考
6、虑了实时效果,为模式谈别、嵌入式应用等系统提供有利的方法。1低通滤波器的选取与设计被提取的运动目标噪声大部分为分布性噪声,经过二维傅立叶变换詹,噪声含在高频成分中,运动瞄标的其它部分经变换均含在低频成分中,因此,对高频成分加以衰减可以在频域中实现因标图像的平滑处理。因此采用低通滤波法。对低邋滤波器来说就是簧选择适当的传递函数tt(U,分),使对高频成分有衰减作用而又不影响低频分量。但是,在实现上变换域处理有着明显的缺陷,这就是在所有滤波方法的过程中都附加了对图像的傅立叶正变换和反变换。对于含有大璧二维运动晷括的图稼来讲需要表耀较大内存,巍运算时间也过长。从原理看频域
7、滤波是频域乘以一个H(“,移)滤波传递函数而成。因此可以把频域的滤波处理改为空域执行卷积。另外,由于运动目标的不同帧'之间有方向相关搜,送戴在滤渡器的选择上应有一定铮瓣性,以下爨选择高斯滤渡器的生要原因。二维高斯函数具有旋转对称憔,即滤波器在各个方向上的平滑程度是相同的⋯。高斯滤波器用像素邻域的加权来代替该点豹像素值,丽每一邻域像素点投值是随该赢与孛心熹鳇距离单调增减的疆】。这—性震很熬要。因为如果掩模中边缘地带的权值很大,那么缀运算后离算子中心很远的像素点会有很大的变化,这样运算后的运动豳标图像将会失舆。高斯滤波器宽度决定着平滑程度,它是由参数∥表征的,恧且∥
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