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在假定背景像素以较高频率在图像序列中出现的前提下,利用DWT变换的多分辨率优点,提出一种自适应在线聚类的运动目标提取方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换提取近似分量;然后利用像素点聚类方法,结合自适应动态阈值和相似类合并来重构背景;最后借鉴图像匹配的评价标准验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能够准确快速地提取运动目标,并对环境变化、目标迂回移动、多目标运动情况具有较好的鲁棒性。 相似文献
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对运动目标外观特征聚类,在视频目标建模、检测和跟踪中具有重要应用。针对随机数据样本中类数难以事先设定问题,以交通车辆外观特征自适应聚类为对象,提出一种新的类数在线确定方法。采用迭代阈值和RGB分量目标检测融合,自动从背景中提取运动目标区域,以抑制背景干扰;在HSV空间中提取目标区域的V色彩分量直方图峰值轮廓;根据相邻候选峰的连续灰度差分和残余峰能量获得聚类数;利用S和V分量构成目标外观特征的样本强度矩阵,并联合所得聚类数和K-means算法实现样本强度聚类。实验结果表明,提出的方法具有类数目自适应性、聚类有效性和计算高效性。 相似文献
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针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。 相似文献
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在复杂场景下的视频运动目标提取是视频分析技术的首要工作。为了解决前景运动目标提取的精确度不高的问题,提出一种基于视觉背景提取(ViBE)的改进视频运动目标提取算法(ViBE+)。首先,在背景模型初始化阶段采用像素的菱形邻域来简化样本信息;其次,在前景运动目标提取阶段引入自适应分割阈值来适应场景的动态变化;最后,在更新阶段提出背景重建和调整更新因子方法来处理光照变化的情形。实验结果表明,对于复杂视频场景LightSwitch的运动目标提取结果在相似度指标上,改进后的算法与混合高斯模型(GMM)算法、码本模型算法以及原始ViBE算法相比,分别提高了1.3倍、1.9倍以及3.8倍。所提算法能够在有效时间内对复杂场景具有较好的自适应性,且性能明显优于对比算法。 相似文献
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关键帧提取技术,对基于内容的视频检索有着重要的作用。为了能从不同类型的视频里有效的提取关键帧,提出了一种新的关键帧提取算法。首先通过主成分分析法提取视频特征信息,然后根据视频内容的复杂度自适应获得聚类数以及聚类中心,通过k均值聚类得到视频关键帧。实验表明该算法能消除闪光灯的干扰,有效地找出代表视频主要内容,尤其是目标运动信息的关键帧。 相似文献