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针对传统的背景建模会产生空洞和阴影误检测的问题,提出了基于矢量特征的动态背景建模方法。该算法分为初始背景模型学习和更新背景模型学习两个部分。初始背景模型把图像RGB 3个特征对应到球坐标中的方向特征,并取前若干帧图片通过矢量均值聚类算法算出K个聚类,认为这K个类为这一像素点的背景模型,当一张新的图片对应像素的矢量特征落在这K类中的任何一个时,就认为其为背景;更新算法是初始模型的后续,它除了对新来的图片进行背景分析之外,也将其用来更新背景模型。该算法能够有效避免空洞现象和阴影误检测,并且当场景改变时能及时有效地更新背景。 相似文献
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为了解决背景差算法在前景提取的过程中对光照变化的敏感性和提取的前景中容易产生椒盐噪声的问题,提出了一种基于耦合隐马尔科夫模型的背景差方法.对像素的马尔科夫性进行了分析,并对像素建立耦合隐马尔科夫模型,通过时间统计的方法统计了像素隐含状态的转移概率,通过实验的方法选取了合适的前景标准差和背景标准差,利用Viterbi算法来求解耦合隐马尔科夫模型的最优隐含状态问题,运用该算法对一段交通监控视频进行分析,表明了该算法能够有效的抑制光照变化的影响,并且能够在一定程度上抑制前景噪声的出现. 相似文献
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目的 前景检测是视频监控领域的研究重点之一。LOBSTER(local binary similarity segmenter)算法把ViBe(visual background extractor)算法和LBSP(local binary similarity patterns)特征结合起来,在一般场景下取的了优良的检测性能,但是LOBSTER算法在动态背景下适应性差、检测噪声多。针对上述问题,提出一种改进的LOBSTER算法。方法 在模型初始化阶段,计算各像素的LBSP特征值,并分别把像素的灰度值和LBSP特征值添加到各像素的颜色背景模型与LBSP背景模型中,增强了背景模型的描述能力;在像素分类阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素在颜色背景模型和LBSP背景模型中的分类阈值,降低了前景中的噪声;在模型更新阶段,根据背景复杂度自适应调整每个像素背景模型的更新策略,提高背景模型对动态背景的适应能力。结果 本文算法与ViBe算法和LOBSTER算法进行了对比实验,本文算法的前景图像比ViBe算法和LOBSTER算法的噪声点大幅较低,本文算法的PCC指标在不同视频库中比ViBe算法提高0.736%7.56%,比LOBSTER算法提高0.77% 12.47%,FPR指标不到ViBe算法和LOBSTER算法的1%。结论 实验仿真结果表明,在动态背景的场景下,本文算法比ViBe算法和LOBSTER算法检测到的噪声少,具有较高的准确率和鲁棒性。 相似文献
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《计算机应用与软件》2019,(7)
针对监控视频前景存在较强的时域相关性降低背景建模性能的问题,提出一种基于时域相关性的背景建模算法。该算法有以下两个创新点:提出LDBCBR(Long Distance Block Composed Background Reference)算法,使用背景搜索间隔IBBS来削弱前景的时域相关性,生成更纯净的背景模型;提出二次建模算法,将LDBCBR和BCBR结合使用,当它们在同一位置都搜索到临时背景块时,将搜索到的临时背景块进行二次建模得到最终背景图像。实验结果表明,算法能够建模生成更纯净的背景图像,与BCBR算法和基准档次对比获得的BD-Rate增益分别为3.12%和25.70%,对监控视频编码有很大提升。 相似文献
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针对当前流行的码本模型背景建模和混合高斯模型背景建模对背景像素的分布描述不够精确,建模过程较为复杂,以及处理高分辨率的视频不具备实时性这些问题提出了一种快速简洁的背景建模方法。通过对动态的背景像素在RGB空间的三个色彩分量的统计和分析,发现三个分量相互间的差值在一个狭窄的区域内波动,基于这一事实提出基于RGB色彩分量统计的背景建模方法。该方法充分考虑了RGB三个颜色分量的相关性,较之基于混合高斯模型和码本模型的这两种方法,背景建模的过程更加简单,并且前景检测的过程也更加快捷。实验结果表明该方法不仅能够更准确地描述背景像素的RGB色彩分布,具有良好的鲁棒性,并且大大减少了前景检测的计算复杂度,时间消耗和内存消耗。 相似文献
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一种基于边缘模式的直方图构造新方法 总被引:6,自引:0,他引:6
基于图像边缘和噪音模式的分析,使用了一种目标和背景之间的边界检测方法;并基于边界的描述,提出了一种新的在边界两侧和边界内部选取相等数目的像素构造直方图的方法。该种直方图避免现有方法中全部像素直方图、加权直方图和内部像素直方图不适合于小目标的缺点,避免了边缘像素直方图抗噪能力差和阈值因图像边缘类型型变的缺点。该直方图能同时用于大目标和小目标时以及边界是阶跃边缘和屋顶状边缘时的阈值选取,具有很大的通用性和实用性。实验结果证明,使用该方法的直方图优于现有的直方图构造方法。 相似文献
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提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。 相似文献
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在计算机视频监控系统中,主要的目的是在摄像机固定的视频图像中检测出运动目标,在诸多检测方法中最常用的是减背景技术。减背景技术的关键是背景建模,噪声的干扰、检测方法的自适应性、模型的正确性等问题都是在背景建模过程中必须解决的问题。为了提高建模精度,本文提出了一个非参数化建模技术,称为自适应核密度估计,具有较好的适应性和鲁棒性。它是一种基于场景中像素的概率密度函数来构建的非参数核密度估计的统计模型。 相似文献
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Current image matting methods based on color sampling use color to distinguish between foreground and background pixels. However, they fail when the corresponding color distributions overlap. Other methods that define correlation between neighboring pixels based on color aim to propagate the opacity parameter α from known pixels to unknown pixels. However, strong edges of textured regions may block the propagation of α. In this paper, a new matting strategy is proposed that delivers an accurate matte by considering texture as a feature that can complement color even if the foreground and background color distributions overlap and the image is a complex one with highly textured regions. The texture feature is extracted in such a way as to increase distinction between foreground and background regions. An objective function containing color and texture components is optimized to find the best foreground and background pair among a set of candidate pairs. The effectiveness of proposed method is compared quantitatively as well as qualitatively with other matting methods by evaluating their results on a benchmark dataset and a set of complex images. The evaluations show that the proposed method presented the best among state of the art matting methods. 相似文献
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Jianjun Lei Cuicui Zhang Min Wu Lei You Kefeng Fan Chunping Hou 《Multimedia Tools and Applications》2017,76(6):7661-7676
Large holes are unavoidably generated in depth image based rendering (DIBR) using a single color image and its associated depth map. Such holes are mainly caused by disocclusion, which occurs around the sharp depth discontinuities in the depth map. We propose a divide-and-conquer hole-filling method which refines the background depth pixels around the sharp depth discontinuities to address the disocclusion problem. Firstly, the disocclusion region is detected according to the degree of depth discontinuity, and the target area is marked as a binary mask. Then, the depth pixels located in the target area are modified by a linear interpolation process, whose pixel values decrease from the foreground depth value to the background depth value. Finally, in order to remove the isolated depth pixels, median filtering is adopted to refine the depth map. In these ways, disocclusion regions in the synthesized view are divided into several small holes after DIBR, and are easily filled by image inpainting. Experimental results demonstrate that the proposed method can effectively improve the quality of the synthesized view subjectively and objectively. 相似文献
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在远距离成像过程中,图像序列受到湍流的影响会出现像素点亮度的随机起伏、闪烁和图像中物体的位置漂移,这使得传统的背景建模方法在湍流环境下难以准确检测运动目标.针对图像受到湍流影响在不同区域表现出的不同性质,提出分层次决策判别方法.首先,用高斯模型建模背景平坦区域,用双高斯模型建模背景中的物体边缘区域,设定判别式对每个像素点进行判别,并在线更新模型参数;然后,针对由于湍流影响出现的亮度突变点建立自适应判别模型,结合前一层次的判别结果,构造判别条件消除亮度突变点,分割得到目标点;最后,通过连通区域约束得到目标区域.实验结果表明,本文方法在不同湍流强度下对不同数量和不同运动方向的目标取得了良好的检测效果. 相似文献
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针对使用视觉背景提取(ViBe)模型在室外动态背景下进行移动目标检测时存在不规则闪烁像素点对前景检测结果造成干扰的问题,提出一种基于视觉背景提取算法的闪烁像素噪声消除方法。在背景模型建立阶段设定背景模型样本标准差阈值,约束背景模型的采样值范围以提高背景模型准确性。在前景检测阶段引入自适应检测阈值提高前景物体检测精度,在背景模型更新过程中对图像边缘背景像素点进行边缘抑制以阻止错误背景样本值更新到背景模型。在此基础上,结合形态学操作修复连通域,提高前景图像的完整性。最后选取多个视频序列将该方法与原始ViBe算法、形态学改进方法的检测结果进行对比。实验结果表明,该方法能有效消除闪烁像素噪声对前景检测造成的影响,获取更精确的前景图像。 相似文献
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目的 动态场景图像中所存在的静态目标、背景纹理等静态噪声,以及背景运动、相机抖动等动态噪声,极易导致运动目标检测误检或漏检。针对这一问题,本文提出了一种基于运动显著性概率图的目标检测方法。方法 该方法首先在时间尺度上构建包含短期运动信息和长期运动信息的构建时间序列组;然后利用TFT(temporal Fourier transform)方法计算显著性值。基于此,得到条件运动显著性概率图。接着在全概率公式指导下得到运动显著性概率图,确定前景候选像素,突出运动目标的显著性,而对背景的显著性进行抑制;最后以此为基础,对像素的空间信息进行建模,进而检测运动目标。结果 对提出的方法在3种典型的动态场景中与9种运动目标检测方法进行了性能评价。3种典型的动态场景包括静态噪声场景、动态噪声场景及动静态噪声场景。实验结果表明,在静态噪声场景中,Fscore提高到92.91%,准确率提高到96.47%,假正率低至0.02%。在动态噪声场景中,Fscore提高至95.52%,准确率提高到95.15%,假正率低至0.002%。而在这两种场景中,召回率指标没有取得最好的性能的原因是,本文所提方法在较好的包络目标区域的同时,在部分情况下易将部分目标区域误判为背景区域的,尤其当目标区域较小时,这种误判的比率更为明显。但是,误判的比率一直维持在较低的水平,且召回率的指标也保持在较高的值,完全能够满足于实际应用的需要,不能抵消整体性能的显著提高。另外,在动静态噪声场景中,4种指标均取得了最优的性能。因此,本文方法能有效地消除静态目标干扰,抑制背景运动和相机抖动等动态噪声,准确地检测出视频序列中的运动目标。结论 本文方法可以更好地抑制静态背景噪声和由背景变化(水波荡漾、相机抖动等)引起的动态噪声,在复杂的噪声背景下准确地检测出运动目标,提高了运动目标检测的鲁棒性和普适性。 相似文献