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题名视频微小运动放大的加速方法
被引量：8
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作者
李乐鹏
雷林
孙水发
尹辉
董方敏
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机构
三峡大学湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室
三峡大学三峡地区地质灾害与生态环境湖北省协同创新中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第24期195-200,204,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61272237)
湖北省教育厅科学技术研究计划重点项目(No.D20151204)
水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室开放基金(No.2014KLA04)
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文摘
通过放大视频中的微小运动,可以展现一些肉眼不可见的运动信息。原始欧拉视频放大技术(EVM方法)将输入的视频由RGB颜色空间转换为YIQ颜色空间,对视频的YIQ三个通道进行运动放大处理,这样的处理过程十分耗时。在原方法的基础上,分别提出了基于RGB颜色空间和基于Y通道的运动放大加速方法。将Y通道方法、RGB方法和EVM方法进行实验对比,结果表明:RGB方法相对EVM方法在处理速度方面有所提升,但是运动放大效果差别较大;Y通道方法相对于EVM方法在处理速度方面得到了明显的提升,而且在放大效果方面基本保持一致。
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关键词
微小运动
欧拉视频放大
RGB颜色空间
YIQ颜色空间
运动放大
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Keywords
subtle motion
Eulerian Video Magnification（EVM）
RGB color space
YIQ color space
motion magnification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉的旋转机械微小振动放大方法实验研究
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作者
赵乐
段承杰
丁鹏
翟立宏
张铭光
马波
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机构
北京化工大学机电工程学院
中广核研究院有限公司
中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司
北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室
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出处
《机电工程》
北大核心
2025年第1期42-50,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(62273025)。
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文摘
基于机器视觉的旋转机械微小振动放大过程中,未能将大运动和微小运动分离,导致其放大结果会产生伪影。针对这一问题,提出了一种基于加速度滤波和振幅阈值滤波的微小振动放大方法。首先,采用了复值可操纵金字塔分解图像,将图像信号转变为局部相位信号和局部幅值信号;然后,采用了加速度滤波算法从局部相位信号中分离出线性大运动信号,采用了振幅阈值滤波算法分离了非线性大运动信号,得到了微小振动信号,并对其进行了放大;最后,对放大信号和局部幅值信号采用复值可操纵金字塔逆变换重构了图像,构建了转子实验台,对上述微小振动放大方法的有效性进行了验证。研究结果表明:测点在水平和垂直方向上的振动位移幅值均低于0.15 mm,在局部放大图中可以明显分辨出低于5 Hz的转子基频信号,且其余频率成分未被放大。该方法在微小振动放大处理前增加大运动和微小振动分离过程,仅对微小振动进行处理,能够减少大运动对微小振动信号放大产生的干扰,有效改善了微小振动放大结果中的伪影问题。
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关键词
机械振动
去伪影
复值可操纵金字塔
加速度滤波
振幅阈值滤波
图像重构
非线性大运动和微小运动分离
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Keywords
mechanical vibration
artifact removal
complex-valued steerable pyramid
acceleration filtering
amplitude threshold filtering
image reconstruction
separation of nonlinear large motion and small motion
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分类号
TH133
[机械工程—机械制造及自动化]
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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题名基于背景杂波自适应预测的微小目标检测(英文)
被引量：2
- 3
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作者
鲜海滢
李晓峰
李在铭
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机构
电子科技大学通信与信息工程学院
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出处
《光电工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期12-16,共5页
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基金
National Natural Science Foundation of China, #10376005
National 863 High-tech Project of China
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文摘
本文主要研究基于图像的强空域杂波背景下微小目标检测。本文提出了一种新的基于邻域梯度差平方累积函数最小原则的背景杂波自适应预测算法。该算法能显著改善微小目标的信杂比(SCNR)。试验证明,本算法相对于已有的多种算法,有着更好的性能。本文还引入了一种基于统计分析的快速检测算法,该算法能在较低的虚警概率情况下,获得更高的检测概率。理论分析及仿真表明,本文提出的检测系统在微小目标检测中,具有很高的实用性。
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关键词
微小运动目标
自适应
空时杂波抑制
多帧检测
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Keywords
small moving target
adaptive
spatial-temporal clutter suppression
multi-flame detection
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于高斯金字塔与双边滤波的隐藏目标检测
被引量：5
- 4
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作者
吕宝岭
李雷星
李锦
郭拓
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机构
陕西科技大学电子信息与人工智能学院
陕西科技大学电气与控制工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2021年第18期7649-7656,共8页
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基金
国家自然科学基金(51879221)
陕西省教育厅项目(20JK0533)。
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文摘
隐藏目标通常处于视觉静止状态,其存在的微小运动不易被发现。当视频中存在隐藏目标时,其微小运动很难被检测到。针对该问题,提出一种将高斯金字塔算法和快速双边滤波相结合的隐藏目标微小运动检测方法,首先对视频图像的序列做多尺度的空间分解,然后对采样数据图进行滤波去噪,再经过视频重建后利用帧差法获取差分图像。实验结果表明,该方法与帧差法等相比,检测速度达到56.76帧/s,检测速度平均提高了4.14倍。帧差结果图的相似度最低,对隐藏目标的检测效果最显著,能在保证检测性能的同时提高检测速度。
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关键词
微小运动检测
高斯金字塔
空间分解
快速双边滤波
帧差法
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Keywords
micro motion detection
Gaussian pyramid
spatial decomposition
fast bilateral filtering
frame difference method
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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