基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

一种改进的运动目标检测方法

视频序列中的运动目标检测是计算机视觉、视频监控等领域的关键问题。背景差分法是目前运动目标检测中最常用的一种方法．而构造一个自适应更新的背景模型是背景差分法的核心。利用运动目标图像变化比背景图像变化要快的特点,提出了一种改进的构建并实时更新背景图像的方法。实验表明,该方法计算量小、实时性好、并且能够确保较好的检测精度。     

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。     

视频图像序列中运动目标区域检测算法研究

文章针对视频图像的特点,提出一种基于背景差分法的运动目标区域检测算法。该算法利用当前图像与背景图像作差分,并采用一阶Kalman滤波实现动态背景图像的更新,接着采用自适应阈值法进行运动区域分割,经过滤波处理即可得到运动目标区域。实验结果表明所提出的算法具有较理想的效果。     

视频图像中运动目标检测算法的提高

基于士兵对抗射击系统,研究复杂环境下运动目标检测算法的提高,从提高算法处理效率和降低外界干扰对算法准确性影响两方面进行讨论. 对士兵对抗射击系统中大尺寸的视频流图像,先在下采样图像中判断运动目标的位置,再根据运动目标的位置,到原图中进行精确分析,从而提高算法的处理速度. 通过背景融合方法更新图像背景,用不断更新的图像背景结合背景差分法获取运动目标,可以有效消除场景光线变化和相机抖动等因素对检测结果的影响,提高算法的准确性.     

复杂背景下运动目标分割算法研究

视频监控中,准确而快速地分割出运动物体是提取各种信息的前提和关键.以图像差分法为基础,提出了一种在复杂背景下有效分割运动目标的方法.运用改进的Surendra算法提取背景.对连续帧图像的R,G,B三通道帧差分图像采用PCA融合和二值形态学重构,以提取和更新背景.将粗分割图像转换到HSV域中,采用V分量阈值法消除阴影,并应用彩色投影法解决连通体粘连和路面反光问题.实验结果表明该方法能够结合各种算法的优势,快速而较准确地提取出运动车辆目标.     

一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法

本文提出一种基于背景减除法和三帧差分法来进行运动目标检测的算法.首先运用Surendra背景更新算法建立运动区域的背景模型,通过背景减除法确定运动目标区域,后与三帧差分法得到的差分图像相结合,得到比较可靠的运动目标区域.实验结果表明,该算法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要.     

基于可视化电子围栏的站场人员侵线自动报警方法

针对站场环境复杂且光照强度不均、监控视频不清晰、人员侵线报警不准确的问题,提出了基于可视化电子围栏的站场人员侵线自动报警方法。自适应加权中值滤波算法滤除监控视频中存在的噪声,融合帧间差分法和背景差法构建背景更新差分法,实时更新背景图像并补偿图像光照,用于运动人员目标检测。采用均值漂移算法跟踪受遮挡的移动人员目标,根据目标识别结果和相关阈值判定人员侵线情况,作出报警或解除报警处理。实验结果表明,所提方法的监控视频处理效果较为理想,精确率、召回率和F1值较高,参数数量和浮点运算次数较少。     

智能视频监控中运动目标检测的研究

针对某武器试验中背景复杂,现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,以及对近地目标提取检测困难的问题,提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法,能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差,且使目标边缘提取更加明确,从而提高了系统的运行速度,实现复杂背景下的运动目标检测。在Visual C＋＋6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计,并给出了完成系统任务所需的部分关键代码,实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。     

视频序列中自适应背景的运动目标提取

在视频序列的运动目标实时检测中常用的方法是背景差分法,但因背景图像未随监视场景光照变化及时更新而限制了本方法的适应性.对此,本文首先提出了一种自适应背景更新方法,得到差分二值图像;然后引入散布函数准则计算出差分图像的最佳分割阈值,实现运动目标的自适应阈值分割.实验结果表明:本文提出的背景更新方法可随着光照条件的变化实时、准确地更新背景图像,在此基础上提出的基于散布函数准则的自适应阈值分割方法可以实现运动目标的完整分割,这为运动目标的后续识别与理解奠定了基础.     

一种有效的道路背景提取与更新算法

针对复杂环境中道路背景图像的快速获取问题,提出了一种快速有效的道路背景提取和更新算法。应用改进的多帧平均算法提取背景,采用改进的Surendra算法对背景进行更新。实验结果表明,该算法能够减轻初始静止车辆对背景建立的影响,能及时消除由于初始帧中目标移动而造成的鬼影,对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。     

基于视频序列的双背景建模算法

在研究传统码本和滑动平均背景建模算法的基础上提出了一种基于视频序列的双背景建模算法, 并利用统计的方法提出了一种基于HSV特征的背景更新方法, 有效滤除了噪声点, 解决了光线突变下背景更新的问题。实验表明该算法对光照突变鲁棒性强, 响应速度快, 适合实时图像处理。     

视频监控中运动物体的检测与跟踪

针对固定摄像头下的交通监控场景,首先给出一种基于分块原理的背景重建算法,克服了平均法重建的背景图像模糊的缺点。然后用减背景方法检测运动物体,并利用数学形态学方法对得到原始前景点作处理,填补了运动物体内部的空洞,减少了噪声点,改善了检测性能。为适应背景的变化,对背景进行自适应更新,并且通过对Meanshift算法的改进提高了跟踪的准确性。实验结果表明,算法在有效检测到运动物体的同时能够快速准确地跟踪运动物体。     

运动检测中的背景建立和更新

在传统的差分算法基础上，提出了一种新的背景的建立和更新的解决方法。在背景建立阶段提出了在空域基于象素灰度出现频率最大值的改进快速算法，完成原始背景的建立；在检测阶段，采用自适应Kalman滤波器参数学习完成当前背景的更新。     

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.     

一种有效的动态背景提取及更新方法

为了从复杂环境中获取高质量背景图像,提出一种基于帧间差分和背景减除法相结合的背景提取算法,采用多层次自适应背景更新的策略,能够克服新增物体对背景的影响,并能及时消除由于背景物体移出而造成的鬼影。实验证明该算法对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。     

关于自适应高斯混合背景模型的更新算法的研究

采用自适应高斯混合方法为背景建模的难点是对背景模型的维持与更新。目前,背景模型的更新算法很多,但算法中各参数的取值通常是依据经验而定。本文对背景信号进行了分析,根据背景信号的特点,给出了背景更新算法中各参数值的选取方案,并提出了一种新的背景模型更新算法。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

针对传统运动目标检测方法存在的缺点和不足,在对现有目标检测算法进行分析对比的基础上,设计并实现了一种简单有效的目标检测方案。首先提出了一种基于像素灰度归类和单高斯模型的背景重构算法,进而以此为基础采用背景差分法进行目标的检测,同时采用分层背景更新算法较好地解决了"拖影"和光照大面积变化的情况,最后给出了一种解决阴影的简单算法。实验结果表明,该算法高效、快速,可以满足实时检测的需要。     

一种自然环境下运动物体监测算法

提出了一种自然环境下运动物体的监测算法,该算法基于时空信息融合与特征识别,主要包括背景分析、前景提取、去除阴影、背景更新。其思想是将图像序列均转换为HSV颜色模型,并分析比较各像素点参数在某一时间段内的变化规律,通过判定公式的判定,便可区分出各像素点在某一帧中是属于背景点、运动物体点还是阴影点。该算法针对风、阳光、闪电等自然条件可能带来的影响进行了改进,并能够在光照突变、运动物体静止后融入背景、背景物体转为运动等情况下智能更新背景,适用于自然环境下运动物体的监测。     

一种快速的视频序列运动分割方法

提出一种视频序列运动分割的实时方法,该方法通过两次背景更新提取运动前景,其中长程背景更新检测噪声运动区域,并将长时间停留在场景中的物体纳入背景范围,短程背景更新利用单高斯分布模型实现对光线缓慢变化的适应。采用基于颜色空间的方法实现对阴影的消除,通过投影分割提取出不同的运动目标。试验证明该方法能够快速、精确地实现视频序列中多个运动目标的分割,消除背景噪声运动、目标阴影以及场景变化的影响。