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为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上. 相似文献
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针对舰船模型其横摆度与纵摆度量的检测问题,研究了一种基于序列图像的复杂背景下字符识别方法用以检测舰船模型的摆度量。首先利用背景图像相邻区域灰度值变化缓慢的特性,采用高斯低通滤波算法对图像背景进行实时更新;其次提出了一种基于差分图像统计信息的自适应阈值分割算法,用以消除光线和环境的变化对背景的影响;最后研究了基于改进扫描线算法与模板匹配算法的字符识别算法。实验结果表明,研究的算法可以在不同光照情况下完整、快速地识别出舰船模型上印刷的字符,完全可以用于摆度量的检测,具有较大的实用价值。 相似文献
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为了实时准确的提取出运动目标,提出了一种基于帧问差分的背景重建算法及基于运动前景的背景更新算法。该算法先对摄像头采集的视频序列进行帧间差分背景重建,通过自适应阈值的背景减法得到运动前景,并分辨出运动目标和伪运动目标,然后进行区域性背景更新。当背景发生整体或局部变化时,该算法能够快速地检测出背景变化,并采用相应算法实时更新背景。实验结果表明,该算法能快速、准确地重建出背景,从而能够完整地提取场景中的运动目标。 相似文献
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为了能够从药液视频序列图像中准确地提取出运动异物对象,提出一种基于帧差图时空运动信息的药液异物模糊自适应阈值分割算法。首先通过4帧序列图像的隔帧差分得到2幅差分图并分别划分为5×5的图像块;然后计算对应图像分块的4阶矩以实现异物的运动信息提取;最后采用自适应阈值依据帧差图对应图像块的4阶矩之差实现运动异物的分割,并经过形态学处理去除掉噪声和空洞。为使阈值能够跟随图像块灰度变化,阈值的调整采用模糊推理依据对应块灰度均值差和方差变化自适应实现。实验及实际测试结果表明,本文所提算法较好地满足了低对比度和局部光照变化的药液异物实时检测要求,是一种实用有效的图像分割方法。 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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运动目标检测有两大难点,即光照变化的影响,阴影对运动目标准确提取的影响。高志伟等人提出了基于彩色边缘的运动车辆检测,实现了复杂背景下的运动目标检测,但该方法无法消除阴影的影响。为了克服光照及阴影的影响,提出了基于一维不变性图像的背景模型,更新了最小熵投影角度,设计了运动目标检测的新算法。以交通运输领域为例,将本文算法和多层前景算法、边缘检测算法做了对比,通过实验验证了该方法在检测运动目标时能够克服光照变化影响,并有效抑制阴影。 相似文献
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基于阴影区域统计及YUV色度特性,提出一种鲁棒的运动阴影检测方法。首先,在待检测像素点邻域划分小区域,利用小区域内光照条件基本相同、阴影近似线性地降低背景亮度的属性,估计出背景的亮度;接着,与混合高斯模型(GMM)得到的背景相减,统计差值图像的加权方差,作为判定阴影的特征;最后,依据邻域光照变化率不变性与YUV色度差异进一步消除误判阴影点。经多个室内外的经验数据集实验表明,该方法阴影检测率高,前景空洞少,且有较强的抗干扰能力。 相似文献
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提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测. 相似文献
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在视频序列的人体运动分析中,实时分割出运动的人体,是研究的关键步骤。为了克服不均匀光照、前景运动缓慢、背景中存在摇摆的树叶等因素对检测带来的影响,提出了一种背景减除法与帧间差分相结合的运动目标检测方法。该方法首先通过基于帧差法的背景模型建立方法建立背景图像,再结合背景减除与带有权值的帧间差分检测运动目标,降低目标物体对速度和环境干扰的敏感性。最后通过形态学梯度运算操作消除外界噪声的影响。实验结果表明,本文提出的算法计算简单,对环境适应能力较强,是一种有效的运动人体检测方法。 相似文献
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空域视频场景监视中运动对象的实时检测与跟踪技术 总被引:3,自引:0,他引:3
本文分析了空域视频场景中运动对象实时检测、跟踪系统的模型。提出了一种在运动背景下实时检测与跟踪视频运动目标的技术。该方法首先进行背景的全局运动参数估计,并对背景进行补偿校正,将补偿校正后的相邻两帧进行差分检测。然后利用假设检验从差分图像中提取运动区域,利用遗传学方法在指定区域内确定最优分割门限,提取视频运动对象及其特征;最后利用线性预测器对目标进行匹配跟踪。在基于高速DSP的系统平台上的实验结果表明该方法取得了很好的效果。 相似文献
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针对运动物体运动进入背景区域后,由运动变为静止,成为背景一部分的情况下,传统利用当前图像和背景图像加权得到新的背景图像的方法,背景图像更新较慢,不能快速消除变为背景的物体的影响,提出了帧差法和背景差法相结合的运动目标检测方法,较好地消除了其影响,顺利检测出运动目标,提高运动目标检测方法的适用范围。 相似文献