72、视频处理技术全解析

视频处理技术全解析

1. 视频扫描与显示

1.1 扫描原理

扫描是视频系统中将光学图像转换为电子信号的技术。在扫描过程中,电子感应点以光栅模式在图像上移动,将亮度差异转换为瞬时电压差异。感应点从图像左上角开始,水平穿过帧以产生扫描线,然后快速返回帧的左边缘(此过程称为水平回扫)并开始扫描下一行。回扫线略微向下倾斜,使得回扫后感应点刚好位于前一条扫描线下方,准备扫描新的一行。当扫描完最后一行(即感应点到达图像右下角)时,会同时进行水平和垂直回扫,将感应点带回图像左上角。对一幅图像的完整扫描称为一帧。

1.2 扫描相关概念

  • 扫描线 :图像的单条水平线。在视频显示和处理中,对应于图像帧的单条水平线。最初用于相机,传感单元通常依次扫描一行上的每个像素,然后移动到下一行逐行捕获完整图像。
  • 扫描线切片 :图像扫描线与目标结构的交集。例如,圆形目标与 5 条扫描线(虚线)相交,5 条粗水平直线段即为扫描线段。

1.3 扫描方式

  • 逐行扫描 :图像显示中的一种光栅扫描方法,以帧为单位,从左上角到右下角进行显示。其特点是清晰度高,但数据量大。
  • 隔行扫描 :同样是图像显示中的光栅扫描方法,源自电视工程技术,扫描或传输图像中的交替行(而非连续行)。一帧分为两个场,顶场包含所有奇数行,底场包含所有偶数行,以场为扫描单位。每个帧要进行两次连续的垂直扫描,传输时,先传输电视帧的奇数行形成奇数场,再传输
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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