基于相关配准的帧间差分算法

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。     

基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法

为了提高红外图像的融合质量并降低复杂度,提出一种基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法。首先,设计帧差法对红外图像中的目标完成检测,从而进行目标分簇与图像分割;并借助帧之间的信息完成目标的准确定位;再根据目标区域的特征设计不同的融合规则,充分利用可见光和红外图像的有效信息进行互补,完成图像融合,并对融合算法的复杂度进行理论分析。同时,在可见光和红外图像中目标不可动可观察及目标可运动可观察两种条件下进行融合实验,实验结果表明,与当前图像融合技术相比,所提技术具有更高的融合质量,其融合图像能够准确反映目标和背景。     

帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法

针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进三帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续三帧差加法运算的图像进行水平与垂直方向的灰度投影得到两个方向上的灰度投影曲线,对相邻的灰度投影曲线进行互相关运算,互相关曲线的峰值坐标即为运动目标在相邻图像之间的运动位移,以此实现了运动目标的检测。实验结果表明,在单个目标和多个目标的检测识别中,该方法能够获得准确的运动目标,其识别率、误检率均优于传统帧差法。     

基于图像配准的运动目标检测

针对导弹训练模拟器探讨一种基于图像配准运动的目标检测方法.由于差分法在动态背景下不能有效地检测出目标,故使用一种快速的基于图像亮度的角点检测,并通过考虑实际的跟踪速度与方向,建立图像间角点的对应关系,采用最小二乘法得到最佳仿射系数,再对图像进行仿射变换,由帧差法得到目标.     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

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.     

一种基于全景视觉的运动目标检测方法

针对基于全景视觉系统采集的图像序列中运动目标检测的方法进行了研究,采用三帧差法和混合高斯模型相融合的算法对运动目标进行检测。不但解决了三帧差法无法检测出全部目标信息的缺点,而且还避免了背景减除法容易出现两个目标的假现象,在背景颜色和目标颜色相近时检测效果较好。实验表明,该算法能准确检测出运动目标,具有较好的实时性。     

基于FPGA的改进四帧差分的运动目标检测算法

针对运输系统中运动目标在运动垂直方向上边缘信息缺失的问题及运动目标检测实时性差的缺点，提出了一种改进的融合边缘检测算法的四帧差分法，结合现场可编程门阵列(FPGA)芯片的并行工作特性，满足了运动目标检测的实时性要求。改进的四帧差分算法是采用间隔帧间差分的方式，将运动目标区域提取出来与边缘检测相融合，同时利用FPGA中多端口SDRAM图像缓存技术对实时图像进行缓存和输出。系统实现了对运输带上运动目标的检测，结果表明，该算法能够较好地解决在传统帧间差分法中运动目标在运动垂直方向上边缘缺失的问题，同时也能准确且实时地检测出待测运动目标。     

一种基于帧差法与背景减法的运动目标检测新方法

为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法.该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像,然后利用改进的mode算法进行背景差分获得另外一幅前景图像,最后将得到的两幅前景图像进行布尔或运算,得...     

一种基于背景减法和帧差的运动目标检测算法

针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法.首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像,并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标.实验结果表明,该算法简单、易实现、实时性强.     

基于多颜色空间信息融合的运动船舶检测算法

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。