哈尔滨工业大学,控制与仿真中心,黑龙江,哈尔滨,150001
传统频域内的运动目标检测算法通常需要设计三维时空滤波器组来实现,存在待选参数多、滤波器设计难度大等问题.文中提出了一种二维频域内的运动目标检测方法,通过对动态图像的行列分解,将三维频域内的运动检测问题转化到两组二维频域内进行,从而降低了滤波器设计的难度.给出了一种提取主运动能量的自适应滤波算法,通过剔除背景和噪声的频率成分,有效地检测出运动目标.仿真结果表明,该方法可有效降低背景配准误差和噪声的影响.
动态图像分析 运动目标检测 成像制导 成像跟踪
1 桂林医学院 物理教研室，广西 桂林 541004
2 桂林市第二人民医院 内分泌科，广西 桂林 541001
3 暨南大学 生物医学工程研究所，广州 510632
介绍了一种可实时监测细胞生命活动的显微动态图像分析技术。该技术把显微光学成像技术、数字处理技术和动态图像分析技术结合为一体，可实现对活细胞的结构功能、生长过程和环境变化的影响等进行非侵入性连续监测。通过在细胞膜弹性模量测量中的应用表明，该技术不仅原理可靠，实现容易，应用方便，而且检测速度快，测量精度高，稳定性能好。此项技术可望在生物物理学的实验研究中获得广泛的应用。
显微动态图像分析 活细胞 弹性模量 analysis of dynamic micrograph live cell elastic modulus
1 武汉理工大学,自动化学院,模式识别与智能系统教研室,湖北,武汉,430070
2 华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,湖北,武汉,430074
3 法国波尔多第三大学,计算机图像处理研究室,吉伦特,波尔多
动态图像分析是一个令人感兴趣的研究课题,广泛地应用于交通监测、场景监控和预警等方面.由于红外图像的噪声相对较大,对比度不高,因此红外序列图像的动态分析有着自己的特点.提出了一种基于知识表示与有监督学习的动态红外图像分析方法,能有效地利用序列图像全局建模进行红外序列图像中的运动物体检测、特性判别行为分析.
动态图像分析 运动物体检测 有监督学习 知识表达 场景建模 Dynamic image analysis Moving object detection Supervised learning Knowledge representation Scene modeling
