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1.
李向明 《计算机测量与控制》2017,25(9)
为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。 相似文献
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基于时空背景差的运动目标检测算法 总被引:5,自引:0,他引:5
假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法.该算法融合背景差分、基于时间信息的帧间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标.仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割. 相似文献
3.
能量法的自适应背景更新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
光流法不适用于复杂的环境,计算量大、用时长,且实时性不高,而背景图像差分法只适用于静止不动的背景,且不能使背景图像随监视场景背景变化而及时地更新。因此,提出了能量法的自适应背景更新算法SBUE。该算法主要用于运动目标检测,即在复杂背景变化的情况下,能够实时地修正或更新粗背景模型CBM,再结合背景图像差分法与运动物体能量相似性分割出完整的运动目标,具有普遍的适用性。通过实验证明了算法可以快速、准确地更新变化复杂的背景,提高运动目标的识别精度。 相似文献
4.
在基于视觉检测方式的泊位自动引导系统中,从序列图像中提取泊位飞机,检测泊位飞机的阴影区域,是泊位系统实现的关键。基于高斯混合模型的背景分割算法被广泛应用于静态背景分割中,但是该算法在处理高分辨率图像时,算法实时性显著下降;分割体积大而且运动缓慢的物体时,容易产生"拖尾"现象;不能检测出运动物体的阴影区域。为此提出了基于分层图像的改进高斯混合模型背景分割算法,有效地克服了算法实时性差和"拖尾"现象。在此基础上,提出了基于色彩特征和区域特征相结合的阴影检测算法,利用部分空间约束信息,检测出运动物体的阴影区域。实验结果表明了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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主要研究动态背景下的运动目标检测和跟踪问题。背景补偿差分法是一种常用的动态背景下运动目标检测算法,但检测到的目标轮廓要比其真实轮廓大,检测结果不准确且算法复杂度较高。主动轮廓模型在图像分割和目标提取过程中具有拓扑结构变化灵活性,对数值计算方案的设计更加方便、有效,据此提出一种基于改进C-V模型和卡尔曼滤波的算法,用来检测和跟踪动态背景下的运动目标。提出的算法利用C-V模型曲线演化检测和跟踪目标,使C-V模型在目标的边缘处收敛。结合卡尔曼滤波预测运动目标下一帧位置,从而实现对运动目标轮廓的跟踪。实验结果表明,该方法可以对动态背景下运动目标进行精确的检测与跟踪。 相似文献
7.
一种新的混合模型运动检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一种新的基于自动阈值分割的混合模型运动检测算法。将单高斯背景模型中求解门限阈值的思想引入,实现了混合模型门限的自适应调整和运动目标的分割。为提高运动检测的准确性,使用相邻三帧差法生成的时域运动前景掩模对检测结果进行修正。实验结果表明,混合模型算法不仅能够清晰准确地获得运动目标的完整信息,而且较好地消除了噪声的干扰。 相似文献
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一种基于动态规划的点目标轨迹关联算法 总被引:9,自引:0,他引:9
根据低信噪比条件下图像序列中运动小目标检测涉及信息量大、目标轨迹复合复杂、实时处理困难等特点,在对现有的检测算法研究分析的基础上,详细阐述和研究了一种基于动态规划能量累加的二级检测算法,此算法根据点目标运动的连续性和相关性,轨迹关联时利用最小二乘的方法预测目标位置,在预测位置对搜索窗口采取方向性限制,实验效果指出此算法可有效的检测出低信噪比条件下图像序列中的慢速运动点目标。该算法也可检测交叉运动的多个运动点目标。 相似文献
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研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。 相似文献
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运动目标检测是实现目标跟踪、视频监控的基础.针对基于高斯混合模型的运动目标检测算法的不足,提出了一种基于分块思想和高斯模型个数自适应的改进高斯混合算法.利用对视频图像分块的思想,在提高目标检测效率的同时,实现对视频的滤波处理;并利用高斯混合模型中高斯分布个数自适应操作来降低算法复杂度,提高运动目标检测的速度.实验结果表明:该算法比传统高斯混合模型运动目标检测算法具有更快的检测速度和更好的检测效果,并降低了检测噪声,能有效地检测运动目标,适用于运动目标的实时检测. 相似文献
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提出了一种静止摄像机条件下的运动目标检测和去除阴影的方法。该方法采用以图像亮度和能量大小为判断依据的分块背景重建方法来快速更新背景,并结合背景相减法,网格化连通域检测,形态学滤波等步骤来检测和提取运动目标,同时运用边缘检测获取阴影边缘信息,并结合形态学运算来去除阴影区域,恢复出完整物体目标。实验结果表明,该方法能够有效地检测出运动目标和抑制阴影。 相似文献
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针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子(CLD)提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。 相似文献
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在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。 相似文献
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基于彩色视频图像的运动人体检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在视频图像中进行运动人体检测是许多计算机视觉任务的基础而又关键的研究步骤.其目的在于将运动的人体从视频图像中检测出来,以便进行后续的的诸如智能监控中对人体进行跟踪及行为理解等工作.而彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信息,受到了越来越多的重视.研究了一种直接在彩色环境中基于时空联合的运动人体检测算法,该算法将时域分割与空域分割相联合而得到具有精确边缘的运动人体,并且消除了运动人体的影子.时域分割采用一种基于RGB彩色图像的双阈值分割背景减除法.空域分割采用了基于RGB彩色空间的区域生长法.实验结果表明上述算法能够实时有效地从彩色图像序列中检测出运动人体,消除运动人体的影子,而且最终检测出来的运动人体是彩色的. 相似文献
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运动模板算法在复杂环境下无法准确提取运动目标区域,并且依赖帧间间隔的选取,无法对减速运动目标取得良好检测效果。针对该缺点,提出了一种改进的运动模版算法。首先,对输入的视频序列采用Canny算子结合轮廓信息提取水岸边界线;然后,将运动历史图沿着水岸边界线进行水岸分离,消除岸上运动目标的干扰;接着,对水面区域进行形态学处理,消除背景中水面上非目标运动对象;最后,对形态学处理后的结果进行船舶轮廓检测,计算最大轮廓外接矩形的宽和高,结合船舶当前位置的尾部坐标重建船舶轮廓外接矩形,以此实现实时的、高准确度的船舶检测与跟踪。实验结果表明,在复杂水面环境下,该方法能够实现实时、准确的船舶目标检测与跟踪。 相似文献