一种改进的基于纹理和颜色的运动阴影检测

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。     

融合颜色和梯度直方图反投影的运动阴影检测

针对智能视频监控中运动阴影影响目标跟踪和识别准确性的问题,提出了一种基于颜色和梯度直方图反投影的阴影检测算法。以视觉背景提取模型检测得到的运动目标区域为基础,首先在HSI颜色空间利用亮度和色度信息筛选出阴影像素,然后通过梯度直方图反投影的方法区分运动目标和阴影,最后将上述两种方法的检测结果进行合理融合得到最终的阴影检测区域。与典型算法的对比实验结果表明,所提算法有效提高了阴影检测的准确性和鲁棒性,适用于运动目标的实时检测和识别。     

基于HSV颜色空间检测与Gabor筛选器的阴影检测

针对视频分析中难以完全将前景(FG)和运动阴影正确分离,提出一种基于阴影HSV颜色空间特性与Gabor筛选器的阴影分割方法。首先,采用一种基于复杂背景(BG)的运动目标检测方法提取出运动目标;其次,采用基于HSV颜色空间阴影特性初步判定阴影区域;最后,设计基于感兴趣区域(ROI,region of interest)的Gabor筛选器对初步判定后的阴影区域进行筛选,从而检测出阴影。对不同光照和环境条件下的视频序列进行测试结果表明,方法效果好,阴影检测率高,可应用于智能视频监控的目标检测。     

结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法

针对视频监控中运动阴影影响目标检测跟踪准确性的问题,提出一种结合直方图反投影的多特征运动阴影检测算法。首先利用背景减除法,得到前景区域并进行初步筛选;然后在背景区域建立亮度、颜色、梯度特征的联合直方图,以反投影的方式投影到前景区域得到运动阴影概率图;最后结合空间一致性和滞后阈值,对概率图进行分割得到运动阴影区域。与典型算法进行对比的实验结果表明,本文算法能够有效区分阴影与目标,适用于实时的运动目标检测与跟踪。     

基于高斯金字塔与差分法的多目标检测和跟踪算法

针对复杂背景下的多目标检测和跟踪问题,提出了将背景差分目标检测算法与高斯金字塔图像重采样相结合的运动目标检测算法．该算法采用高斯金字塔法对图像进行重采样,建立背景模型,使用背景差分法获得前景区域,并对前景区域进行阴影检测、去除,从而检测出完整目标．融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测．在目标阈值的确定过程中,采用动态阈值确定法,以提高目标检测的正确性．同时将目标的颜色特征和运动矢量引入到多目标跟踪算法中,提高目标跟踪的准确性．实验结果表明,该算法对于场景中存在目标频繁出现、消失、交叉运动和遮挡等情形均有较好的检测与跟踪效果．     

多信息融合的视频运动目标阴影去除算法

针对传统HSV空间阴影去除模型中阈值难以确定、计算复杂及检测效率较低等问题,在对传统运动目标阴影去除算法进行深入研究的基础上,首先融入一阶梯度信息对传统HSV空间阴影去除模型的不足之处进行针对性改进,然后在此基础上融入反射比不变量提出了一种多信息融合的视频运动目标阴影去除算法.该算法在改进HSV空间阴影去除算法的基础上,进一步引入阴影候选像素及其对应背景区域像素的反射比不变特性来实现阴影区域更为精确的检测,从而有效区分并去除运动目标的阴影像素.实验结果表明,该算法在实际应用中具有较高的有效性和通用性.     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域（包括运动目标、投射阴影）从场景中提取出来;最后,采用局部二元图（Lo-cal Binary Pattern,LBP）来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值。     

基于颜色和梯度差估计器的运动阴影检测

针对当前运动阴影检测中采用的纹理信息过于粗糙问题,提出一种基于梯度差估计器并融合亮度和归一化颜色特征的阴影检测方法。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上的特性筛选出候选的阴影区域,然后利用梯度差估计器确定最终的阴影区域。实验结果表明,本文算法能很好地区分局部纹理不明显的运动目标和阴影。     

城市快速路监控视频中的行人检测方法

提出了一种用于检测进入城市快速路中行人的算法,先通过背景自动更新算法确定区域背景,接着利用背景减除法对运动物体进行分割获取场景中的运动目标区域,然后在颜色空间进行肤色检测,得到人脸候选区,再依据人脸形状信息剔除类似人脸肤色的运动物体,从而最后确认视频中运动的行人。实验结果表明,文中方法实时性较好,检测概率较高。     

基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除

针对室内视频监控中运动目标检测常出现的阴影误检,提出了一种基于颜色空间转换的自适应背景建模和阴影消除算法.在RGB空间采用自适应背景差对视频图像进行前景背景分离,并将检测出的前景目标锁定在活动轮廓矩形框内进行目标跟踪,对于误检的虚假目标(即阴影),利用其亮度等信息,在HSV空间去除.经实验验证,该算法对阴影的去除有良好的效果,能准确检测出真实目标.     

昼夜转换场景中的车辆检测

在城市交通流量视频检测系统中,昼夜转换是必须面对的问题,在白天和黑夜的过渡期间,简单的使用白天算法或夜间算法检测效果较差。本文提出一种针对昼夜转换场景的车辆检测算法,该算法首先提取出背景图像,针对昼夜转换场景中光线昏暗、变化较快的特点,建立了一种能够快速跟踪背景变化的背景更新模型;然后采用背景差分的方法检测运动车辆。实验表明,本文算法能够很好的检测昼夜转换场景中的运动车辆。     

一种改进的混合高斯模型运动目标检测算法

针对传统混合高斯模型使用固定学习速率所带来的问题,提出了一种改进的运动目标检测算法。该算法采用自适应的学习速率调整策略,在背景建模初期,采用较大的学习速率加快初始背景的建模,使得模型能更快地适应背景的变化;背景形成以后,根据目标运动的快慢动态调整学习速率,从而能够及时更新背景,消除运动目标的残留和拖影;最后利用基于HSV颜色空间的阴影检测算法消除运动阴影。实验结果表明,改进算法优于传统混合高斯模型,可以更准确地检测出运动目标,更好地消除阴影,并具有较好的自适应性和稳健性。     

基于统计的灰度视频自适应背景建模算法

针对灰度视频的目标检测依赖先验知识、召回率低以及单一算法无法同时兼顾静态与动态背景等问题,提出一种基于统计的背景建模算法。该算法无需先验知识,根据统计信息可以准确区分静态背景和动态背景,并采取不同的检测策略提取目标。对于静态背景,采用改进的三帧差分法自适应设置阈值,可以保证较高的召回率。对于动态背景,采用改进的概率密度估计法可以有效降低虚警率。采用所提算法对光照变化以及阴影进行处理,可以进一步提升算法的性能。在公开数据集与实际采集红外数据进行验证实验。实验结果表明,所提算法在多种场景中处理灰度视频的结果比其他传统算法好,在保证准确率的同时可以极大地提升召回率,并且有效提高目标的完整性。     

基于小波变换域的运动目标检测视频水印算法

针对现有视频水印算法稳健性不足的问题,结合人类视觉系统,提出一种基于小波变换域的运动目标检测视频水印算法。该算法首先将原始帧图像进行8×8分块,分别对每一子块进行Daubechies复杂小波分解,采用基于近似中值滤波的帧间差分法,有效地解决阴影、重影、噪声等问题,更加准确地检测运动目标并标记运动区域;然后对水印进行Arnold置乱和混沌加密预处理,来加强水印的安全性;最后将预处理后的水印自适应嵌入在运动区域和高纹理复杂区域中。实验结果表明,该算法具有较好的不可感知性,并对常见的视频攻击具有较好的稳健性。与现有三种算法的性能比较,说明了本算法的优越性。     

一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法

针对目前运动目标检测算法中常将阴影误检为前景目标的问题,提出一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法。基于Phong物体光照模型,我们对场景中象素的亮度值进行分析,通过定义一个亮度相对变化量,推导出他在整个阴影区域是比较稳定的,所以在一个(5×5)的模板上用协方差来衡量这种稳定性,从而得到第一个阴影判决式。又推导出阴影区域亮度相对变化量随时间的变化保持相对稳定,设计一个滤波模板来增大目标区域的不稳定性,从而得到第二个阴影判决式。最后结合以上二个阴影判决式进行阴影检测,并对实验结果进行定性和定量的评估。与前人提出算法比较,本文提出的算法在阴影检测率和区分率等方面都得到了提高,具有较强的鲁棒性。     

Tricolor Attenuation Model for Shadow Detection

Shadows, the common phenomena in most outdoor scenes, bring many problems in image processing and computer vision. In this paper, we present a novel method focusing on extracting shadows from a single outdoor image. The proposed tricolor attenuation model (TAM) that describe the attenuation relationship between shadow and its nonshadow background is derived based on image formation theory. The parameters of the TAM are fixed by using the spectral power distribution (SPD) of daylight and skylight, which are estimated according to Planck's blackbody irradiance law. Based on the TAM, a multistep shadow detection algorithm is proposed to extract shadows. Compared with previous methods, the algorithm can be applied to process single images gotten in real complex scenes without prior knowledge. The experimental results validate the performance of the model.     

基于分区动态规划和航迹关联的弱小目标检测

序列图像中低信噪比运动弱小目标的实时检测算法，是精确制导系统中的关键算法之一。提出一种图像序列弱小目标实时检测新算法，采用分方向区间的动态规划算法和二值图像航迹关联检测。通过在动态规划能量累加过程中引入方向限制，减小了噪声轨迹能量积累和目标轨迹能量扩散，提高了算法的目标检测能力。对算法的检测性能进行了仿真实验，结果表明该算法能有效检测深空背景下信噪比大于1.8、运动方向任意、速度不大于1像素/帧的多个运动弱小目标。     

改进型ViBe算法在运动目标检测中的应用

作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略：(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明：改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。     

基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测

红外图像受随机噪声干扰严重.传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响,不易准确辨识.为了准确识别红外目标,采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法.首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置,然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域,再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影,最终检测到完整的运动目标.结果表明,该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象,得到精确的红外运动目标.通过比较,实验结果优于传统方法.     

面向狭窄场景的鲁棒多视角配准方法

多视角点云配准是逆向工程中的关键步骤之一,具有重要的研究意义和工程应用价值。而对于狭窄场景(如口腔或机械结构内部)获取的点云数据,多视角配准算法的精度直接影响重建精度的好坏。为了提升狭窄场景多视角点云配准的速度和鲁棒性,提出一种基于位姿图优化的增量式多视角点云配准方法。首先针对相邻视角的点云,结合迭代最近点法(ICP)和基于特征的配准方法,提出一种多策略融合的成对点云配准算法,用于求解相邻视角点云的配准结果;然后在增量式相邻视角点云配准的基础上,进一步提出一种基于距离约束的回环检测方法,并依据相邻视角点云的配准结果和回环检测的结果构建位姿图;最后采用实时优化策略对位姿图进行优化,消除累计误差,实现鲁棒的多视角配准。实验结果表明,提出的多策略融合配准算法和基于距离约束的回环检测方法是有效的。经典ICP算法和基于FPFH特征的配准算法在实验中存在失效的现象,而提出的多策略融合配准算法并无失效。基于距离筛选的回环检测方法较常规的回环检测方法效率提高。提出的多视角配准算法在配准牙齿模型数据时精度可达到0.0357 mm。为了验证算法的普适性,采用多个狭窄场景下连续采集的模型点云进行验证,结果表明:提出的算法取得了不错的效果,表明该方法是一种有效的狭窄场景多视角配准方法。