基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

营区扫描式监控中的运动目标检测

为解决部队营区监控中运动目标检测问题,提出了基于扫描式的运动目标检测法。对通过云台采集的背景帧提取边缘特性生成特征图,搜索与实时视频帧特征图相似度最大的背景帧。采用一种基于非规则形状的K值模板匹配进行运动补偿,并提出一种基于分块的前景连通法。实验结果表明,该背景搜索法降低了计算维度,算法快速;匹配算法对图像噪声、局部光照变化具有很好的鲁棒性;前景连通算法具有很好的检测效果,且可行有效。     

基于边缘检测的3D-HEVC深度图运动估计算法

针对3D高效视频编码(3D-HEVC)帧间预测未充分体现深度图特性、算法复杂度高、效率低的问题,提出一种基于深度图边缘检测的运动估计算法。对深度图进行边缘检测预处理,分别对边缘区域和平坦区域执行全搜索算法和六边形搜索算法,通过快速搜索平坦区域以降低帧间预测中运动估计SAD的计算复杂度。在3D-HEVC/HTM16.0平台上的测试结果表明,该算法减少了6.7%的深度图编码时间,而合成视图的BD-rate指标仅为0.146%,有效提高了编码效率。     

基于Vibe背景建模的运动目标检测算法

在运动目标检测的过程中，传统算法基于对单一特征背景进行建模，对背景描述不够准确，针对这个问题，本文提出融入颜色和边缘特征的Vibe背景建模.解决了三帧差分法在运动目标检测结果中出现噪声、断点与内部空洞等问题，并采用基于形态学处理方法对图像处理的结果进行补偿.为了保证运动目标检测的准确性，加快消除Vibe算法中第一帧出现“鬼影”现象，本文结合了Vibe算法和改进的三帧差分法对运动目标实现实时检测.通过研究分析与计算推导，实验中运动目标的检测结果表明，基于Vibe背景建模的改进三帧差分法检测效果明显优于三帧差分法.     

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测

为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现“空洞”现象,提出了一种鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)与三帧差分相融合的运动目标检测算法。本算法通过将RPCA提取的视频当前帧的背景作为三帧差分法的中间帧与视频当前帧的前一帧和视频当前帧分别进行邻间差分,使得三帧差分法在运动目标检测过程中避免了背景像素点所带来的影响,消除了“空洞”现象。仿真结果表明该算法在完整性和准确性方面要优于其他三种传统运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现准确的运动目标提取。     

基于自适应混合高斯的改进三帧差分算法

为提高运动目标检测算法的准确性,保证较低的时间复杂度,提出基于自适应混合高斯的改进三帧差分算法.为获取目标内部运动点,采用基于自适应学习率的混合高斯背景建模,以像素点间的匹配次数作为参考量来修正模型的学习速率,提高算法对动态环境的适应性,通过基于边缘提取的三帧差分改进算法对视频图像的目标轮廓进行提取,保证目标信息的完整.实验结果表明,所提算法能够完整提取运动目标,保证目标轮廓的完整,算法的时间复杂度有效降低.     

低照度视频监控图像降噪算法设计与实现

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素宏块采用改进的维纳滤波算法进行降噪,对静止像素宏块采用数学形态学和中值滤波相结合的算法进行降噪。实验数据显示,该算法总体时间复杂度接近O(n),使用该算法降噪后的图像的PSNR值和DV,BV值均高于经典降噪算法,证明了该算法在降低时间复杂度的同时,能有效降低图像噪声,并较好地保持图像的解析度。     

一种支持视频检索的对象标志位编码算法

针对传统标志位编码算法的编码代价大、海量监控视频难于浏览等问题,提出一种支持视频检索的对象标志位高效编码算法。基于对象区域信息、语义信息生成标志位来存储监控视频,根据视频编码和视频分析结果,生成对象区域信息与语义信息,利用基于区域生长的帧内编码算法消除空域冗余,基于运动估计的帧间编码算法从分像素精度上消除时域冗余,将对象区域信息、语义信息同时编码到原始视频码流中,实现监控视频的快速浏览与检索。实验结果表明,与基于欧式距离的帧内编码算法相比,该帧内编码算法的编码代价降低4%~14%,帧间编码算法降低28%~48%;基于对象标志位的视频解码能生成用户感兴趣的检索视频,提高用户浏览效率。     

基于小波边缘提取的混合运动目标检测算法

常用的运动目标检测算法易受到噪声、阴影等因素的影响,检测出来的运动目标边缘比较模糊,本文因此提出 一种基于小波边缘提取的运动目标检测算法,将小波边缘检测与帧间差分法和背景差分法相结合来检测运动目标,采用 形态学滤波和连通性分析得到准确的运动目标。实验表明,该算法可以准确的将运动目标从视频图像序列中检测出来。     

基于自适应分块和SSIM的运动目标检测

研究了目标检测方法。针对传统背景更新方法易受噪声干扰、算法执行速度慢等弊端,对背景差分法予以改进,提出一种基于自适应图像分块和结构相似性(SSIM)的运动目标检测方法。根据视频最初几帧得到初始背景模型,再对视频后续的每帧进行自适应分块处理,利用相邻帧对应分块的结构相似性计算局部更新率,建立背景模型,将背景与当前帧差分即得到运动目标。实验结果表明,与传统的背景差分法相比,改进后的方法具有更好的检测效果。     

视频Internet传输的率失真优化运动估计算法

通过对端到端失真的成因进行分析,研究运动矢量的选择对误码扩散大小的影响。针对传统运动估计算法只考虑信源端的情况,提出一种基于端到端预测误差的计算方法并据此对运动矢量进行率失真优化选择。基于H.264编码平台的仿真试验表明,采用所提出的率失真优化运动估计算法可以进一步提高在Internet误码条件下的低码率视频流鲁棒性及解码质量。     

基于改进的H.264的视频监控系统

嵌入式技术的飞速发展推动了视频采集领域的技术革新,使得视频监控系统越来越朝着小型化、智能化、嵌入式化、远程化的方向发展. 文中以基于S3C6410处理器的ARM板为硬件平台,采用Linux为嵌入式操作系统,建立了一个视频采集服务器;以PC机为客户端,实时地远程显示视频---建立了一个远程视频监控系统. 系统利用Linux内核提供的视频数据采集接口V4L2控制USB摄像头来采集图像,利用网络套接字将编码后的图像数据传输至客户端;在客户端将图像解码并转化为RGB格式后,利用GTK把转化后的图像显示出来. 针对H.264运动估计算法的两点不足,提出了动态搜索范围策略和搜索点分组策略. 实验结果证明： 在不影响重建图像质量和编码码率的前提下,改进的算法有效地降低了算法的编码时间和运动估计时间,提高了编码过程的实时性. 通过本文的设计方案能够获得稳定清晰的图像,实现了远程视频监控.     

一种新的基于H.264/AVC的零块判决方法

在基于运动估计和预测编码的视频编码方案中,有一种简单而有效的快速实现方法——零块判决方法,H．264／AVC使用的也是基于运动估计和预测编码的视频编码方案,所以也可以运用零块判决方法来加快其编码速度．根据H．264／AVC视频编码标准的新特点,对其中的零块判决阈值进行了推导,提出了新的适合于H．264／AVC的零块判决方法,并进行了仿真测试,实验结果表明,在中低码率的视频编码中,该方法在编码效率基本保持不变的条件下,编码时间减少了20％～47％．     

基于TMDXEVM6446的网络视频监控系统

网络视频监控系统是集视频编解码和流媒体传输技术为一体的综合系统,提供了实时快捷的监控服务,近年来得到越来越广泛的应用。本文详细介绍了H.264/AVC视频编码新标准在TMDXEVM6446平台上的移植和优化,并完成了基于H.264编解码的网络视频监控系统完整的设计与实现。     

视频监控中人的运动检测方法研究与实现

为了提高视频监控的实时性、准确性和可靠性,引入运动目标检测非常必要,而在此基础上的人运动检测更是后续各种高级处理的基础。根据视频监控的特点,采用一种基于自适应背景图像估计与当前多帧图像的混合差的算法来实现快速精确地检测和提取运动目标区域,并充分利用视频图像的时域连续特性和人脸肤色信息,实现快速可靠的人脸定位,从而准确定位人运动区域。实验表明,该算法对人的运动检测在光线、姿势变化等情况下具有良好的鲁棒性,适于实时监控系统的应用。     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

H.264/AVC中最佳零块判决技术研究

H．264通过在变换与量化模块中使用尺度因子矩阵来降低其运算复杂度，文章通过消除变换与量化模块中的尺度因子矩阵而推导出了仅与量化参数QP有关的最佳零块判决阈值，然后提出了结合零块判决的运动搜索算法，并进行了仿真测试，实验结果表明：该算法非常适合于中低码率的实时视频编码应用。     

基于运动检测的H.264码率控制的算法

针对H.264/AVC 经典流控算法JVT-G012对运动剧烈图像流控效率的不足,提出了一种基于图像运动剧烈程度的流控算法。对运动剧烈的图像,在同一复杂度区域内,用前一帧实际编码码率与目标码率的差值调整当前帧目标码率,并且编码时利用最小率失真模式的原始帧和重建帧的SAD估计MAD值,根据二次模型估计量化参数优化拉格朗日参数。仿真试验证明与JVT-G012以及Jiang等对H.264AVC的改进的码率控制算法相比,在运动剧烈或者场景切换时,虽然码率比JVT-G012略有增加但低于Jiang等的改进算法,并且变化剧烈的视频帧图像信噪比有明显的增加,平均信噪比也得到了提高。     

基于运动检测的低码率视频监控系统

本文提出了一个固定摄像头的低码率视频监控系统。运动检测技术与视频编码结合可以实现较低码率的实时监 控,使在网络传输中对带宽、存储介质的需求更低,更经济,更有效。基于动态阈值和背景更新机制的运动检测算法可 以有效地检测出当前画面的运动区域,仅对运动区域进行编码。根据测试序列的实验结果显示,在不降低视频质量的前 提下,码率得到了有效下降。     

一种基于概率矩阵的快速运动估计算法

基于块匹配的运动向量估计算法已被多种国际视频编码标准所采用,但其计算复杂度一直是一个研究热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种新的基于概率矩阵的快速块匹配运动估计算法,该算法首先根据之前宏块的运动向量来估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,以组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,然后依据概率大小限制搜索的次数,以平衡算法的速度和精度。仿真实验结果表明,和标准菱形搜索法相比,该算法在精度略有提高的同时,还有效地提高了搜索效率。