运动汽车图像静态视点平滑特征优化仿真

摘要：

由于运动汽车图像在特征采集过程中,汽车处于高速运动状态,采集的过程无法与汽车完全同步,造成汽车的特征像素分量在高速运动中丢失,产生较大的像素运动噪声,使得汽车图像边缘高频特征因为运动干扰而模糊.传统的平滑过渡方法在对运动汽车图像进行平滑处理时,按照图像中像元灰度值计算突变特性,但受到像素丢失与噪声无法抑制的影响,无法解决运动汽车图像高频分量对图像像元灰度值的干扰问题.提出基于替身运动DR算法的运动汽车图像静态视点平滑过渡方法,用替身像素描述汽车在场景中的运动特征,替身像素在场景中运动并同其它汽车的替身进行交互,采用局部化的车辆模型提高运动汽车场景的逼真度,通过依据替身运动的平滑过渡算法完成归一化线性运动汽车图像静态视点的平滑过渡,解决了运动汽车图像的平滑过渡问题.实验结果说明,所提方法可确保运动汽车图像边缘锐化,有效处理平滑噪声和锐化边缘.

关键词：归一化线性滤波、运动汽车图像、静态观点、平滑过渡

所属期刊栏目：31

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：家自然科学基金项目U1204618;河南省重点科技攻关项目102102210265;河南省基础与前沿研究项目132300410400

在线出版日期：2015-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：205-208,333