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传统的目标检测方法是将图像灰度化,导致很多重要信息丢失,而帧差法与背景减法相结合的检测方法虽然能很好克服单独使用一种方法所产生的问题,但仍存在目标内部不充实现象。针对以上问题,提出一种基于多颜色空间信息融合的三帧差分法与背景减法相结合的运动船舶检测算法。该算法首先利用帧差法和背景减法原理对选取的最佳颜色分量进行差分处理,然后将两种差分结果的颜色分量对应进行"与"运算,最后采用"或"运算实现颜色分量融合,获取内部充实、轮廓清晰的运动目标。 相似文献
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针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。 相似文献
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基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对静态背景下的视频运动序列,在研究现有的检测算法——帧间差分法与背景差分法的基础上,进一步研究了运动目标检测中背景动态建模的方法——混合高斯建模法,在此基础上提出了基于混合高斯模型与三帧差分的运动目标检测改进算法。由于使用背景差分法检测运动目标时,运动物体和阴影都将被看作运动的目标,于是研究了基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法,对阴影区域进行检测与去除。然后使用计算机视觉类库OpenCV结合Visual C++6.0对上述算法进行实现,取得了很好的检测效果。 相似文献
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运动人体的检测和跟踪一直视频监控的核心部分。提出一种将检测和跟踪实时结合的跟踪方法,检测时采用背景帧差法和帧间差分法得到背景模型,跟踪时采用Kalman跟踪,将跟踪得到的人体和检测到的人体匹配。如果正确,则更新背景模型,否则继续搜索跟踪,及时更新背景模型。 相似文献
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基于改进光流算法的运动目标检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
常用的运动目标检测算法有背景减除法、帧间差分法和光流法,针对背景减除法的背景模型需要实时更新,帧间差分法检测到的目标不完整,本文提出将Lucas-Kanade光流法与最大类间方差的图像分割法相结合的算法,即首先对连续两帧图像进行Lucas-Kanade光流计算,再对其进行最大类间方差图像分割,将光流不连续的区域视为运动目标,光流连续的区域视为背景,最后进行形态学处理,完成运动目标的检测过程.通过Matlab实验仿真,验证了本文所提算法能提取更完整的运动目标,检测效果较好. 相似文献
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针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。 相似文献
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图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较. 相似文献
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基于分级自适应背景差分的运动目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对经典自适应背景差分法中存在的问题,提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法.方法结合了帧间差分法和背景差分法的优点,解决了运动检测中常见的拖尾问题和空洞问题.利用识别信息对感兴趣目标单独使用更新系数进行更新,在快速跟踪背景变化的前提下,能够保持对感兴趣目标的持续关注. 相似文献
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针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。 相似文献
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传统的步态识别方法在处理自遮挡步态识别问题时,通常由于从视频序列中分割出来的轮廓有噪声而不能很好地进行特征提取。为了解决这个问题,提出了基于帧差能量图(Frame Difference Energy Image,FDEI)的遗传算法(Genetic Algorithm,GA),首先采用数学形态学图像处理方法填平轮廓的漏洞并消除噪声,然后借助于步态能量图计算出步态图像的帧差能量图,接着从轮廓图像序列中提取出步态特征,最后,利用遗传算法完成步态的识别。在中科院自动化所-B(CASIA-B)步态数据库上实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与几种先进的步态方法相比,所提方法在处理自遮挡步态识别问题上取得了更好的识别效果。 相似文献
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针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测. 相似文献
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基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来。 相似文献
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提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。 相似文献