运动目标检测中的环境感知与自适应研究

在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰动、阴影和噪声等,而且当光线突变时可以迅速感知并重新建模。此外为了满足实时性,采取每隔3帧进行一次背景更新的策略。实验结果证明本算法在满足实时性的同时,能准确检测出运动目标。     

适应场景光照变化的运动目标检测算法

背景减除法是运动目标检测的常用方法,其性能取决于所使用的背景模型。文中针对混合高斯模型不能应对光线突变的问题,提出了一种改进的背景模型。首先选择了新的模型参数,并对模型的更新机制进行了改进,使用了固定的学习率且对方差的更新加入了自适应的更新因子,使其可以适应局部的快速光照变化;其次对模型加入了帧间处理使其可以适应全局的快速光照变化。实验表明,改进的方法能适应各种条件下的光照变化,提高了运动目标检测的精确度。     

复杂环境下基于高斯混合模型的目标检测方法

在视频监控系统中,噪声和背景的扰动对于运动物体的检测都会产生显著影响。本文提出了一种改进的基于高斯混合模型的运动目标检测方法。该方法首先根据每个像素点在各高斯模型的时间尺度上的概率来更新权值得到背景图像;然后通过自适应阈值采用背景减除法检测出运动目标。实验表明该方法对于噪声和背景扰动都具有较强的鲁棒性。     

相机抖动场景中数据驱动的背景图像更新算法

视频序列中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题.背景减除是运动目标检测的有效方法,但相机抖动会对背景提取带来极大干扰,从而可能造成传统基于模型的图像处理方法模型失真.本文提出了相机抖动场景下前景图像提取的数据驱动背景图像更新控制算法.首先利用Harris特征检测进行背景补偿以消除抖动干扰.然后利用无模型自适应控制方法,建立单入单出控制系统来表示背景图像并进行实时更新.最后运用背景减除法提取运动目标前景图像.本文方法与传统基于模型方法进行了不同视频序列的对比仿真.实验结果表明,本文方法可以有效处理相机抖动场景下的运动目标检测问题,目标前景图像分离效果更加接近真实场景.     

适应场景光照变化的运动目标检测算法

背景减除法是运动目标检测的常用方法,其性能取决于所使用的背景模型.文中针对混合高斯模型不能应对光线突变的问题,提出了一种改进的背景模型.首先选择了新的模型参数,并对模型的更新机制进行了改进,使用了固定的学习率且对方差的更新加入了自适应的更新因子,使其可以适应局部的快速光照变化;其次对模型加入了帧间处理使其可以适应全局的快速光照变化.实验表明,改进的方法能适应各种条件下的光照变化,提高了运动目标检测的精确度.     

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。     

LTP与光照突变补偿结合的运动目标检测算法

针对现有运动目标检测算法在光照突变条件下鲁棒性不强、易发生误检等问题,提出了将LTP算子与光照突变补偿模型结合的运动目标检测算法。首先利用LTP算子获取当前帧与其背景图像的纹理特征图,然后计算当前帧图像像素点作为前景点的概率并依据概率自适应地更新背景,再判断图像是否发生光照突变补偿并采用线性模型补偿突变图像序列,最后利用背景减除法获取运动目标。实验结果表明本文算法在光照突变条件下对运动目标检测效果理想,检测精度指标PR高于同类其他算法,且具有良好的鲁棒性。     

复杂场景中运动目标的检测

由于检测场景的复杂性,传统的运动目标的提取常常采用自适应背景更新及自适应阈值分割方法,以去除噪声干扰,提高检测准确性。针对这种情况,提出在背景减除法的基础上通过改进的背景掩膜算法进行背景更新,利用场景的复杂性及系统中运动目标出现在障碍物边缘的特点,进行检测区域及非检测区域的划分,并采用阈值伪图的方法对整个视频序列图像进行自适应阈值分割。实验结果表明,该方法能够有效去除由于光线变化产生的噪声,以及由于相机抖动引起的背景与当前检测帧之间由位置偏差而产生的噪声,并避免了阈值分割时运动目标本身会出现空洞的问题,为后续运动目标的识别与跟踪奠定基础。     

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。     

基于Surendra背景差分和帧间差分的运动目标检测

运动目标检测是视频监控和目标跟踪研究的前提,目标提取是否准确,将直接影响到后期目标跟踪和处理的效果。该文在背景减除法和五帧差分法的基础上,提出了将两种算法相结合的方法,对视频序列中的运动目标进行检测。首先采用Surendra背景减除法建立背景模型,并通过迭代法计算出动态阈值,完成背景更新,然后将检测出的运动目标区域与五帧差分法得到的目标轮廓图形进行逻辑"或"操作,取得比较完整的运动目标,最后采用连通性检测和孔洞填充方法综合得到运动区域图像。通过MATLAB验证和量化评估表明,该方法能准确地检测出运动目标,同时在识别率和误检率方面也得到了较好结果。