ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > خوارزمية البحث متعددة الانماط...>الوصف

خوارزمية البحث متعددة الانماط لتخمين الحركة Multi Pattern Search Algorithm (MPSA) for Motion Estimation

المصدر: مجلة المنصور
الناشر: كلية المنصور الجامعة
المؤلف الرئيسي: رحمة، عبدالمنعم صالح (مؤلف)
مؤلفين آخرين: غني، رنا فريد (م. مشارك), رسن، سلامة عذاب (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع 13
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2010
الصفحات: 1 - 20
DOI: 10.36541/0231-000-013-003
ISSN: 1819-6489
رقم MD: 448619
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: EcoLink, HumanIndex
مواضيع:
تحليل الصورة | مستخلصات الابحاث | خوارزمية البحث | البحث متعدد الانماط | تخمين الحركة | حركة الجسم | الفديو المتسلسل
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تخمين حركة الجسم في صور متسلسلة مشكلة مركزية في لتشفير ألفديو بالإضافة إلى مجموعة وظائف مختلفة لتحليل الصورة، تخمين الحربة يتضمن استغلال العلاقة المؤقتة الموجودة في الفديو المتسلسل، خوارزمية تطابق البنوك (BMA) تقنية تستخدم لتخمين متجه الحركة في الصورة المتسلسلة. تعمل على تقسم الصورة إلى مربع أو مستطيل متساوي الحجم ثم وفقا إلى تقنية بحث خاصة مقارنة البلوك في الصورة السابقة والحالية. الخوارزمية المقترحة الجديدة لتخمين الحركة هي خوارزمية البحث المتعدد الباترونات (MPSA)باستخدام عامل مطابقة مركب واستخلاص العلاقة بين موديل الحركة ومقدار الاختلاف في بلوك الصورة، وطبقا إلى موديل نختار نمط البحث المناسب، أنماط البحث يتغير شكل مساحة البحث لتحسين تخمين الحركة لتقليل تعقيد الحسابات. الخوارزمية المقتربة نقارنها مع الخوارزمية الأكثر شيوعا والسهلة البناء (FS) لتخمين متجه الحركة والتي تتطلب حسابات معقدة وكثيرة، خوارزمية البحث بثلاث خطوات (TSS)، خوارزمية (TSS) تعاني من مشكلة النقطة المحلية. هذه الطرق تضحي بالدقة في تخمين الحركة لأجل تقليل تعقيد الحسابات. نتائج الخوارزمية المقترحة تبين أنها الأفضل من ناحية تقليل الحسابات أي سرعة المعالجة والدقة. (MIPSA) تفحص عدد نقاط اقل من(FS) بمقدار (70%) و(30.18%) من(TSS) وزمن تنفيذ اقل من (FS)) بمقدار (65.62%) و(50%) أأقل من (TSS) هناك عدة طرق لتقليص شبكات Petri التي تلعب دوراً مهماً في تطبيقات واسعة المجال. في هذا البحث سيتم تقديم نموذج جديد ومختلف لتقليص شبكات Petri. النموذج المقترح يعتمد على تحويل شبكات Petri إلى برنامج منطقي ومن ثم معالجة هذا البرنامج من خلال تقنية القواعد الارتباطية باستخدام خوارزمية Apriori لاستخراج العلاقات المنطقية لقواعد الإنتاج والتي تؤدي إلى تقليص البرنامج المنطقي. وفي النهاية يتم إعادة بناء شبكات Petri من خلال البرنامج المنطقي المقلص. أثبتت التجارب التي أجريت على أن الطريقة المقترحة جيدة وكفوءة ومنطقية في عملها لتقليص شبكات Petri.

Estimation of moving objects in image sequence is a central matter in video code, as well as for a variety of tasks in image analysis, motion estimation is exploit the sequential correlation existing in video sequences. Block matching algorithm (BMA) is a technique used for estimating motion vectors in image sequence. It is manipulation divide each frame into block (rectangular or square) then according to spatial search strategy compare between block in reference farm and current frame. Proposed a new motion estimation algorithm multi-pattern search algorithm (MPSA) by considering companied matching criteria and exploit the relationship between the motion models and frames difference of each block, according to motion model choosing suitable pattern, search pattern changing the search area shape to improve motion estimation, while reducing computational complexity. The proposed algorithm is compared with common, simple implemented one which is a full search (FS) algorithm it requires very heavy computational complexity, three step algorithm (TSS), TSS traps into local minimum also these method sacrifice accurate motion estimation to reduce computation. The results show that the proposed algorithm is better according to the computational complexity and accuracy. MPSA check less number of pixel less than FS in (70%) and (30.18%) than TSS and less run time than FS in (65.62%) and (50%) than TSS.
وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الانجليزية
ISSN: 1819-6489

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.