共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙、阈值选取需要人工干涉等问题,通过对NCC(归一化互相关)纹理算法进行改进,并结合亮度和归一化颜色特性,提出一种自适应的运动阴影检测方法。以混合高斯模型得到的前景像素为基础,通过阴影在亮度和归一化颜色的特性筛选出候选的阴影区域,结合改进的纹理算法进一步缩小阴影区域范围,最后利用空间后处理得到真实阴影。实验结果表明,该算法在有效降低噪声干扰的情况下能够较好区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。 相似文献
3.
改进的自适应灰度视频序列阴影检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种自适应的阴影检测方法,去除了传统固定阈值阴影检测方法残留的阴影边缘,有效地改善了阴影检测效果。首先采用kmeans聚类、求前景灰度直方图峰值间平均值等方法得到自适应的阈值,在此基础上,计算满足阈值约束的前景像素点,将该点及其8邻域点都作为可去除的阴影点进行标记。最后,去除标记的阴影点及极小面积的前景区域。本文对已有的阴影检测算法进行了改进,加入了自适应的阈值计算方法并去除了原有算法检测后残留的阴影边缘,在对室内及室外视频序列进行的检测中都取得了较好的效果。 相似文献
4.
基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。 相似文献
5.
该文提出了一种基于有序数据可变索引(Ordered Data Variability Index, ODVI)的SAR图像目标恒虚警检测算法,该算法首先对待测像素的参考窗进行基于ODVI的自适应筛选处理(Automatic Censoring, AC),以去除窗内的强杂波和干扰像素,并以窗内保留的均匀像素对背景的统计特性进行建模,估计其概率密度函数的参量,同时构建双参数恒虚警检测(CFAR)的检验统计量,计算检测的自适应阈值,实现检测的判决.论文给出了该算法的检测性能曲线,并利用实测的X波段SAR图像进行实验验证,与其它检测方法进行比较,结果显示该文算法具有较好的检测性能和较低的虚警概率. 相似文献
6.
7.
8.
9.
小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。 相似文献
10.
基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了进一步提高边缘检测算法的抗噪性和定位精度,提出了一种基于自适应滤波的单像素宽形态学边缘检测算法.首先,分别对图像进行中值滤波和加权均值滤波,并通过自适应调整中值滤波结果和加权均值滤波结果所占的权重抑制脉冲噪声和高斯噪声.然后根据不同取向的结构元素可以有效地检测出不同走向的边缘细节这一特性,定义了一种具 有方向估计的形态学梯度,并利用其检测图像的边缘,最后沿梯度方向进行非极大值抑制以获取单像素宽边缘.实验结果表明,本文算法不仅能够准确地检测图像边缘,而且具有较好的抗噪性能,处理速度也较快. 相似文献