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.     

车辆视频检测及阴影去除

针对智能交通系统的车辆检测问题,提出了一种运动车辆检测及阴影去除的方法。采用基于背景差与帧间差的方法来检测运动视频中的车辆,对背景差和帧间差检测出的车辆进行或运算得到运动目标。再对检测出的运动目标进行形态学处理,并结合色彩及阴影统计信息建立阴影模型,去除阴影。实验结果表明,该方法能够快速、准确地在动态视频中分割出运动车辆和阴影。     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

时空结合的近景运动目标检测

运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多模态均值背景模型的基础上,运用图像空域信息研究前/背景分割技术,通过能量最小化模型、网络构造及网络流理论,把目标检测转换成最大流/最小割问题。实验表明,该算法能在复杂环境中克服光照缓慢变化、背景扰动和摄像机轻微抖动,有效转换前/背景,准确完整地分割大运动目标。     

基于背景差分的人体运动检测

本文对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法.首先通过建立混合高斯模型,获取背景图像,并对背景进行实时更新.然后通过背景差分法确定运动目标区域,再进行图像处理,得到较为精确的运动目标.最后利用八连通域算法,对多个目标进行分割.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出多个运动目标.     

基于肤色分割的视频人体检测

针对视频图像中人体运动形态多变、方向不确定等问题,提出了一种基于肤色分割的视频人体检测算法。采用改进的帧间差分方法求得自适应背景,与背景差相结合进行运动目标粗分割,在粗分割范围内进行肤色分割。在肤色分割时,利用YCbCr色彩空间的自适应亮度分段椭圆肤色模型及形态学操作、约束性条件等后处理确定人脸区域,得到人体目标。实验结果表明,该方法能有效地检测视频中的人体目标,与同类方法相比,该方法的时间复杂度更低,因而能更好地满足视频处理的实时性要求。     

基于B 样条Snake模型的人体运动跟踪方法研究*

提出了一种基于B-样条曲线Snake模型的新的人体运动跟踪方法.Snake算法是通过最小能量来逼近物体的轮廓.采用改进的B-样条曲线Snake模型,每一帧图像中的目标轮廓用三次样条曲线准确地表示,使Snake模型更加稳定和具有较快的收敛速度.计算相邻帧之间的差分图像,通过利用一种基于统计关系双阈值分割方法,有效地检测出图像中运动人体,初步确定目标在每帧图像中的粗略位置.把从上一帧图像中得到的目标轮廓置于该位置,作为B-样条曲线Snake算法中轮廓提取的初始值,经运算后可得到对人体目标的准确分割与跟踪.     

基于TLD改进的自动人体检测与实时跟踪算法

首先提出一种运动人体检测算法,通过图像序列识别出运动人体作为跟踪目标,然后在TLD算法中引入目标轨迹预测,利用该信息来辅助空间搜索。运动人体检测算法首先采用背景减除和边缘检测算法获得完整目标轮廓,然后使用HU仿射不变矩检测出运动人体,该特征能适应目标旋转、尺度、仿射等变化场合。为提高跟踪实时性,在TLD框架中引入卡尔曼轨迹预测,并先在预测位置邻域搜索。实验结果表明,该运动人体检测算法能够在静态和动态背景下准确地检测出运动人体;改进后的TLD算法与原始算法相比,在准确率不降低情况下,降低了计算复杂度。     

能量法的自适应背景更新算法

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。     

基于水平集分割的3DOGHM检测算法

针对帧间差分检测运动区域抗噪性差、某些部位无法完全恢复、所提取的运动目标容易产生空洞的问题,提出一种基于水平集分割的3DOGHM运动目标检测算法,在3DOGHM分离运动区域及背景的基础上,采用一种改进的水平集进化模型进行运动目标分割。实验结果表明,该算法抗干扰能力强,可以更准确、完整地检测出运动目标。     

基于高斯背景模型的红外人体运动目标检测技术

针对红外监控中人体运动目标的空洞和拖尾问题,提出了一种基于高斯模型的运动目标检测方法。首先,介绍了红外图像的预处理;其次通过与其他经典的人体运动目标检测算法比较与综合,引入高斯模型,建立背景图像的自适应模型。该种模型主要使用了拟合修正的方法处理了红外监控背景图像中的差分信息,过滤图像中的噪声等相关外部环境干扰因素,从而更新红外图像中的背景信息,提高了红外监控系统图像中人体运动目标的检测清晰度,并进一步提高了红外监控图像的精度。同时,还对该方法进行了必要的仿真实验。仿真结果表明,提出的方法可以准确地检测红外监控图像中的人体运动目标,较好地避免了人体运动速度过快或过慢所产生的拖尾或空洞现象。     

交通路口视频奇异运动事件检测

提出了一种基于运动特征的交通路口视频奇异事件的检测的方法。该方法针对具体应用背景,不需要进行单个目标的跟踪和检测,而是直接运动运动特征进行检测。方法首先提取运动像素,并通过运动像素集合和运动矢量的大小判断运动目标种类（车辆或行人）。然后,在此基础上进一步分析目标的运动轨迹,将新出现的和已经有运动轨迹明显不一致的运动,和明显不符合交通规则的运动（如车辆的逆行）判定为异常运动。该方法在一定样本基础上进行了实验,实验结果表明,该方法可以较好地检测交通路口的奇异性运动事件。     

视频图像中运动目标的阴影消除法

针对在视频序列图像中运动目标的阴影造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪;同时,由于目前常用的阴影检测算法,总是要先检测到阴影,再分割阴影,需两步才能达到消除阴影目的,难以达到实时检测要求。为此,提出了一种基于视频图像快速阴影消除方法。该方法通过分析阴影与背景的HSV彩色空间中的特性,利用阴影与运动目标在H,S,V三个分量中的不同特点,计算其相应的阈值,运用该阈值进行分割并消除阴影,能在视频序列图像中一次性检测到运动目标的同时就消除阴影。实验表明,在户外条件下,该算法是准确有效的。     

基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 ,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测     

基于能量累积与顺序形态滤波的经外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题，提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法，该方法通过设置一定大小的滑动窗口，对窗口内的图象序列进行能量累积，以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的，其目标检测采用由粗到精3个步骤，即首先利用顺序形态滤波抑制背景，并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位，然后对可能存在目标的区域进行分割，通过提取目标几何特征来完成精确定位；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，实验结果表明，该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘，并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。     

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。     

一种新型的实效运动目标检测方法

提出一种新型的帧间差分光流的运动目标检测方法.该方法通过改进七帧差分和改进背景减除消除运动目标检测时出现的"空洞"和虚假目标;通过在光流计算方程加入权函数和引入通用动态图像模型建立新的光流约束条件,以解决常用光流场计算耗时长和亮度变化引起的约束方程不成立的问题,同时获取运动准确信息;最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割.实验对比分析表明,该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

基于背景和帧间差分法的运动目标提取

在自动人脸识别系统中,人体目标的检测是该系统识别人脸的前期关键步骤之一。为了能快速准确地检测出运动的人体目标,提出了背景差分法和帧间差分法相结合的运动目标提取检测方法。针对视频中的背景因镜头摆动或物体的移入/移出而有所变动,给出了几种提取背景的方法,比较各种方法后决定采用中值法快速地进行背景建模,随后采用自适应背景更新,结合两种差分法检测运动目标。通过实验验证了本文算法的有效性。     

基于背景建模的VideoSAR动目标阴影检测方法

针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法.该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深度神经网络模型抑制VideoSAR图像的斑点噪声...     

基于高斯混合模型的海面运动目标检测

提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值相差不大,而在对视频流中的象素点灰度值分布的逼近中,该文的方法比EM算法更接近真实的分布,并且在一定程度上减少了建立背景模型的所需的内存和计算时间。运动目标检测的结果表明,使用该方法建立的背景模型可以比较准确地检测到海面上的运动船只。