基于帧间差分的自适应运动目标检测方法*

本文提出了一种基于帧间差分的自适应运动目标检测算法。算法利用直方图统计各像素点处最大概率灰度的方法提取出连续视频的背景图像;相邻帧利用帧差法得到运动区域图像;利用运动区域图像与背景图像差分的方法提取出运动目标。实验结果表明,该算法能在多个不确定性因素的序列视频中较好的提取背景图像,能及时响应实际场景变化,提高运动目标检测的质量。     

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.     

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。     

基于GrabCut算法和四帧差分法的目标提取算法

提出了一种基于Grab Cut算法和四帧差分法相结合的运动目标检测和提取算法。首先,利用四帧差分法对视频中连续的四帧图像进行二次差分;然后,对差分后的图像分别做水平投影和垂直投影,计算运动目标区域;最后,使用Grab Cut算法分割目标区域得到完整的运动目标。实验结果证明,该方法既能精确和完整地检测出运动目标,又能有效地去除空洞、拉伸等现象。     

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测

为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现“空洞”现象,提出了一种鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)与三帧差分相融合的运动目标检测算法。本算法通过将RPCA提取的视频当前帧的背景作为三帧差分法的中间帧与视频当前帧的前一帧和视频当前帧分别进行邻间差分,使得三帧差分法在运动目标检测过程中避免了背景像素点所带来的影响,消除了“空洞”现象。仿真结果表明该算法在完整性和准确性方面要优于其他三种传统运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现准确的运动目标提取。     

一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法

针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行“与”运行,通过将中间帧背景减除结果与“与”运算的结果进行“或”运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统.     

一种简单有效的运动目标检测算法

针对固定场景中运动目标检测遇到的运动目标状态突变,非运动目标干扰以及阴影等问题,提出了一种背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法;该算法首先通过平均法背景模型确立背景,使用背景差分得到一幅二值化前景图像,然后将通过连续的多帧图像进行相邻帧差分得到的多幅二值化前景图像进行逻辑或运算,最后将运算结果同背景差分所得到的二值化前景图像进行逻辑与运算,得到最终运动目标区域;实验表明,该算法运算速度快,准确率高,并能满足实时检测的需要;不足之处是在摄像机与运动物体夹角很小的情况下,检测效果较差,但可以通过多台摄像机协同操作来达到理想的效果.     

慢运动背景下运动目标提取算法*

提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。     

基于改进Jung方法的实时背景提取算法

结合帧间差分信息和Jung背景提取算法,提出了一种改进的用于运动目标检测的实时背景提取算法。该算法利用视频连续图像帧之间的差异信息加速背景更新过程,提取的背景图像能够快速适应背景中物体的变化,同时保留了基本Jung背景提取方法结构简单、运算速度快的特点。在PETS2001数据集上对本算法进行了有效性验证,实验结果表明,该算法可以实时准确地提取背景图像。     

基于OpenCv运动目标识别技术的研究

在智能视频监控系统中,快速、准确、有效地检测出运动目标成为人们研究的主要课题之一。本文根据背景差分与帧间差分各自的特点,提出一种基于高斯模型的背景差分与帧间差分相结合的运动目标检测算法。说明高斯背景建模原理以及算法的背景模型更新方法,最后介绍了算法的实现流程和实验结果。在VisualC++6.0环境下,利用计算机视觉类库OpenCV对算法进行了验证。实验结果表明:该算法能快速、有效地提取目标。     

监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望

在很多计算机视觉应用中，一个基础而关键的任务是从视频序列中确定运动目标，其中对于固定摄像机的监控视频运动目标的检测，最常用的方法是减背景技术。其思想是将视频帧与一个背景模型做比较，其中区别较大的像素区域被认为是运动目标。但由于构建背景模型需要考虑光照变化等很多因素，因此开发一个好的减背景算法面临很多挑战。为了使人们对该技术有个初步了解，该文首先对利用减背景技术实现运动目标检测的过程、目前各种典型背景建模算法的原理和优缺点做了较为详细的阐述和归纳，然后总结了各种减背景算法的总体特点，并结合实验和文献资料对部分算法进行了对比评价，最后指出了减背景技术的未来研究重点和发展方向。     

河道监控视频的运动对象分割算法

针对内河航道监控视频的特点,提出一种基于背景差法的对象分割算法。首先在HSI颜色空间里利用像素的色调和亮度对其进行归类;然后利用基于块处理的方法确定背景像素,并在背景缓慢变化和急速变化时,采用定时和实时的背景重构方法进行背景更新;最后利用背景差提取运动对象。     

一种基于码本的监控视频运动目标检测算法

针对监控系统获得的彩色视频序列，根据连续采样值的颜色相似度及其亮度范围，将背景像素值量化后用码本表示，利用减背景的思想对新输入的像素值与其对应位置的码本作比较判断，提取出前景运动目标像素。该算法计算复杂度小、占内存少，能够在存在前景运动的过程中提取背景，并能处理光照变化。     

一种新的道路交通背景提取算法及研究

基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。提出了一种新的背景提取算法——mode算法。定义了算法比较标准,并据此比较了mode算法以及一些目前流行的背景提取算法在不同车流量情况下的性能优劣。通过比较发现,在低车流量时,中值法提取的背景较好,mode算法次之;在高车流量时,用mode算法提取的背景最好。基于不同算法在不同环境下的性能不同,利用图像频域信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使得实际应用时的背景提取算法更具灵活性和针对性,也进一步提高了背景提取结果的准确度。     

基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,提出了一个基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配和动态背景建模的背景差算法。首先利用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC（Random Sample Consensus）方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,然后用背景差方法实现运动目标的检测,同时进行阴影和鬼影的去除。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,动态更新背景模型的背景差则完整地检测出了前景目标。与Ninad Thakoor实验结果对比说明：该算法能够准确地检测出运动目标,并且保持了前景目标的完整性。     

统计建模与对象更新机制相结合的背景减法

基于混合高斯模型（Gaussian Mixture Models,GMM）或码书模型（Codebook,CB）的传统背景建模算法和改进后的G-KDE算法被广泛地运用于运动目标检测中,但是在光照突变、非静止背景和运动目标短暂停留再运动的场景中不能正确地检测出运动目标。针对以上问题,提出了一种从静止摄像机的视频序列中检测运动目标的背景减算法。通过统计像素的经历作为时间序列,利用核密度估计判断背景像素是否受到运动目标干扰,使用K-均值聚类算法的两个连续阶段来确定可靠的背景区域,通过像素更新适应渐进的光照变化,提出一种基于对象的背景更新机制适应突然的光照变化以及非静止背景、鬼影等干扰。对实际摄取的视频进行了仿真实验,结果表明该算法比其他三种方法检测运动目标鲁棒性更好,准确性更高。     

一种新的基于统计的背景减除方法

提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。首先对彩色视频采样得到图像序列,统计序列中各像素的RGB值并归类,用出现概率最高类的RGB均值来构建背景模型;然后根据颜色差异和亮度范围综合条件,结合形态学处理进行背景减除。实验结果表明,此法可以很好地克服灰度视频背景减除中很难识别与背景灰度相近目标的缺陷,同时比传统的彩色视频背景建模快速,且样本中允许运动目标存在。对背景减除的准确性和实时性有一定程度地改进。该文还针对光照和背景变化提出了一些有效的背景更新策略。     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

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。     

基于对称差分和背景减的运动目标检测

通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的检测效果,具有一定的鲁棒性。