背景帧差与分块帧差相融合的运动目标检测

提出一种融合使用背景帧差和分块帧差的运动目标检测方法。该方法通过对图像的每个像素点进行学习,然后建立初始背景,通过不完全覆盖分块法对图像进行分块,对各子块进行帧间差分实现对前景图像的粗提取,采用otsu算法获取阈值,运用背景差分对前景图像进行细提取。背景采用分段学习的更新方法,能够消除光照变化、背景物体摇动等噪声。实验结果表明,该方法快速、准确,抗干扰能力强,能较好地满足实时检测运动目标的要求。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

一种图像序列自动分割新方法

该文提出了一种固定场景下的图像序列自动分割的新方法。该方法分为两个阶段。在第一个阶段中,巧妙地采用形态学处理方法获得当前帧的运动区域,然后用当前帧对背景进行更新,经过数十帧的迭代,自动提取出初始背景;第二阶段对每帧作如下操作:首根据当前帧与背景的差分图像的直方图提取出噪声参数,并利用该参数求出对差分图像分割的双阈值,从而实现运动目标分割,最后再利用分割结果对背景进行自动更新。试验结果表明,用该方法进行分割不但效果好,而且速度快。     

基于对称差分的背景减法运动目标检测

提出了一种基于对称差分和背景差分相结合的运动目标检测方法。先通过多帧图像平均法取得初始背景图像,并结合采集到的当前帧图像和前一时刻的背景获得更新背景,采用背景减法获取前景目标;同时运用对称帧差法取得前景图像,用两种差分图像进行或运算,提取到运动目标,用形态学方法进行后期处理。实验结果表明,该方法能够有效地获取运动目标。     

一种自适应的双门限场面运动目标检测方法

为了有效解决在复杂环境下机场场面运动目标的精确检测问题,提出了一种自适应的双门限场面运动目标检测方法.首先采用混合高斯背景模型的方法来提取背景图像,然后使用两个门限值对差分图像进行前景目标分割,低门限阈值用于粗分割以检测出较明显的运动目标,在粗分割的基础上再用高门限阈值进行细分割以去除噪声目标和伪目标,最终得到场面运动目标的准确检测和分割结果.在复杂条件下的场景进行的实验,验证了该方法具有良好的噪声抑制能力和对慢目标良好的鲁棒性,同时能有效地分割出前景目标.     

基于差分图像分块的视频背景提取算法

为了降低背景提取算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种结合差分图像分块、背景减除和帧间差法的背景提取方法。对差分图像进行分块分类,提出了一种统计像素值的子块分类法,对不同类的块用不同的更新策略进行背景实时更新。该算法有效解决了背景更新过程中运动目标逗留、背景物体移入移出等问题的影响。实验结果表明该算法运算速度快、鲁棒性高、能准确地提取实时背景。     

基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法

针对运动目标检测中的空洞和虚假目标的问题, 提出一种改进差分和改进光流的运动目标检测方法. 该方法首先对连续的七帧图像依次进行预处理、差分、灰度变换和二值化处理, 并将前、后三帧二值图像分别累加得到的二值图像进行逻辑与运算, 得到中间帧中运动目标的粗略区域; 其次将中间帧与背景帧差分, 并对得到的图像进行边缘提取和二值化处理, 然后对其进行像素的算术运算, 得到中间帧中运动目标的精确区域; 在基础上通过改进的光流法得到运动目标的准确信息; 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割. 对比实验表明, 该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

基于双阈值的运动目标检测

目前在运动目标实时检测中.主要是运用差分法进行检测.但背景差分受光照、环境影响较大,需要实时更新背景,而帧间差分容易出现空洞和误检.结合背景差分和帧间差分,采用双阈值对运动目标进行分割,能对背景进行实时更新,有效的避免了空洞和误检,并且在机场的运动目标检测中取得了较好的效果.     

基于动态阈值对称差分和背景差法的运动对象检测算法*

提出一种基于动态阈值对称差分和背景差法的运动对象检测算法.首先通过建立一个基于统计的可靠背景更新模型,由背景差法得到基本准确的前景图像;然后与用对称差分法得到的差分图像综合;最后得到完整可靠的运动目标图像.中间采用了一种动态的最优阈值获取方法,然后用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响,并用区域填充算法来填补目标区域的小孔,从而将视频序列中的运动目标比较可靠地检测出来.实验结果表明,该方法快速、准确,有一定的实际应用价值.     

一种有效的运动物体检测方法

为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。     

基于背景减除法的视频序列运动目标检测

视频序列中运动目标的检测是目标识别、标记和追踪的重要组成部分,背景减除法是运动目标检测中被广泛应用的算法。针对光线变化、噪声和局部运动等影响运动目标检测效果的问题,提出一种基于背景减除法的视频序列运动目标检测算法。该算法结合背景减除法和帧间差分法,对当前帧像素点的运动状态进行判断,分别对静止和运动的像素点进行替换和更新,采用最大类间方差（Otsu）法对差分图像进行目标提取,并使用数学形态学运算去除目标中的噪声和冗余信息。实验结果表明,所提算法对于视频序列中运动目标的检测具有较好的视觉效果和较高的准确度,能够克服局部运动以及噪声等缺陷。     

采用时空信息的运动对象检测

针对复杂背景下的运动检测困难,提出了一种结合时域差分与尺度空间信息的运动对象检测算法。该方法首先以视频序列的第一帧作为初始背景,以相邻帧金字塔差分信息作为背景更新掩膜,并采用自适用的背景更新因子实现背景更新。在运动对象检测阶段,结合背景差信息与当前帧和背景帧金字塔差分信息,提取出运动对象。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和自适应性,对噪声不敏感,有效提取运动对象。     

一种应用于运动车辆检测的背景更新方法

基于分块思想的选择性背景更新方法存在块与块之间衔接不自然、抗干扰性弱等不足。为此,提出一种引入滤波和逐渐修正的背景更新方法。利用分块思想将图像分成区域小块,根据均值和方差确立前景区域、背景区域及其变化大小,对前景区域和背景区域分别进行更新。实验结果证明,应用该方法进行运动车辆检测,其检测正确率能提高9%左右,时间效率也稍有提高。     

一种改进的帧差和背景减相结合的运动检测方法

针对帧差和背景减相结合的运动检测方法存在的不足,进行了以下3个方面的改进：①利用灰度拉伸变换和结合了灰度值信息的邻域相关系数计算方法,解决了背景的误判问题;②通过在帧差和背景减相结合的策略中加入运动分析,解决了缓慢运动目标的漏检问题;③采用运行期更新法更新背景模型,避免了复杂场景下背景模型的退化。实验结果表明,改进后的方法显著改善了帧差和背景减相结合的运动检测方法在背景误判、缓慢运动目标漏检以及背景模型退化等方面存在的问题。     

背景提取和水平集相结合的运动目标轮廓提取方法

提出一种基于背景提取和水平集的方法来进行运动目标的检测和轮廓提取。首先,通过一种改进的背景提取法将视频序列中的背景提取出来,然后通过结合背景差分结果和帧间差分结果检验出运动目标的运动区域,以检验出的运动区域的外接矩形为初始曲线,应用一种无需初始化的水平集的方法进行运动目标轮廓的提取。仿真实验表明,该方法能够实时有效地对运动目标轮廓进行提取。     

一种适于公交乘客计数的自适应背景更新算法

在基于视频图像处理的乘客计数系统(APC)中,背景与前景目标的分割是运动目标检测的关键。针对公交车APC系统的特征,在背景差法的基础上,结合相邻帧差以及平均灰度差,提出了一种自适应背景更新算法,以此为基础,实现了视频图像序列中的运动目标检测。通过对公交车实验采集的视频图像进行处理,证明算法能够克服光线的变化及干扰物体的影响,有效地实现目标分割。