基于背景重构的运动目标检测算法研究与应用

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重构的运动目标检测算法。通过自学习方法建立视频图像的高斯模型,构造初始背景图像;运用差分算法,得到运动目标,并对背景图像进行了重构、更新,得到实时背景图像。该方法在有运动目标存在的情况下进行实时建模,实用价值高。     

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.     

一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法

该文提出一种综合利用对称差分和背景消减来进行运动检测的方法。首先通过建立一个可靠的背景更新模型,由背景消减法得到基本准确的前景图像,然后和对称差分法得到的差分图像综合,得到完整可靠的运动目标图像,最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。     

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.     

基于双阈值的运动阴影检测算法

提出了一种应用于视频图像中运动阴影的检测方法.首先用统计方法建立的背景图像和当前帧图像进行差分;然后采用双阈值对差分图像进行分割,把图像分为背景区,运动区和运动目标与目标阴影的混合区.再利用阴影的位置特征,把阴影分离出来.实验结果表明,该方法能有效检测、去除对监控场景中运动目标的阴影,具有较好的鲁棒性和实时性.     

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.     

基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

基于高斯混合模型,提出了一种自适应的运动目标检测算法。首先,根据各像素点的像素值的集中程度,自适应地选择高斯分布的个数对背景模型进行学习与更新,再通过背景差分获取差分图像;其次,在对图像二值化的过程中,提出了一种改进的自动调整阈值的方法,用以对差分图像的像素进行分类后分别进行阈值化分割,这样就能得到前景目标;接着采用形态学重构的方法对阴影进行有效消除,从而使前景目标分割的效果得到有效的提高。实验证明,该方法具有较好的鲁棒性和检测效果,同时也具有较好的自适应性,特别是在检测目标本身灰度变化比较大等特殊情况下,更能体现出本算法的优越性。     

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.     

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。     

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。     

融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测

提出了一种快速检测方法.以动态传送带与物料袋为研究对象,用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像,同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新;采用中间帧图像与背景图像做差,将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学“与”运算;当帧数满足给定条件时,表明该帧为完整物料袋图像,保存帧图像,并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿.实验结果表明,该方法可以得到准确、快速的检测结果,并且对环境变化具有较强的鲁棒性.     

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。     

C-V模型在红外视频火灾图像分割中的应用

针对大空间中红外视频火灾图像边缘模糊,不易准确分割问题,研究了一种基于背景差分和C-V模型的分割方法。通过背景差分得到运动图像;利用形态学处理得到完整的运动区域,并获得其外接矩形;以外接矩形作为C-V模型的初始轮廓曲线进行分割,得到封闭、完整的运动目标轮廓。该算法避免了对整幅图像分割,减少了运算量。通过实验仿真并与阈值分割算法比较,证明了该算法的准确性和有效性,有利于下一步火灾特征提取与识别。     

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。     

帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法

针对视频检测对实时性和准确性的要求,提出了将帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法.首先,选取某个t时间内采集到的视频图像作为训练图像,对图像的每一个像素点建立码书模型.把码书模型中表示前景的码书去除,余下的作为背景模型用于检测.检测运动目标时,先将待检测的相邻帧图像进行帧间差分,得到变化区域和没有变化的区域,将有变化的区域与背景模型进行拟合,区分出前一帧运动区域和目标运动区域.更新背景模型时以不同的更新方法对前一帧运动区域和目标运动区域进行更新.     

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。     

一种新的背景减运动目标检测方法

结合图像亮度归一化和二维交叉熵的思想提出了一种针对光照变化鲁棒性强的运动目标检测算法。该算法对每幅视频帧图像进行亮度归一化处理,采用一种改进的均值滤波法初始化背景并自动进行背景更新,这种改进的方法在初始化期间有目标出现时仍能得到满意的背景图像,利用二维交叉熵的思想自动选取阈值对背景减得到的差分图像进行分割以检测出视频序列中的运动目标区域。实验结果表明：该运动目标检测算法实时有效,且对光照变化具有很强的鲁棒性。     

复杂背景下基于时间差分的人脸检测算法

本文主要结合序列图像的运动信息和肤色信息进行复杂背景下的人脸检测。首先利用连续三帧间的运动信息进行粗检测,采用自适应阈值法从差分图像中提取出运动区域,再对差分图像进行相与操作,限制搜索范围;然后利用人脸肤色信息,在YCbCr色彩空间内检测出肤色区域;最后利用人脸的几何特征信息对肤色区域作进一步验证,得到精确人脸。该方法综合了帧间和帧内的分析结果,实现简单、高效。实验证明,在复杂背景下对光照和其他噪声有较好的鲁棒性。     

基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

传统高斯混合模型(GMM)对于光照突变十分敏感,且收敛速度较慢。为此,提出一种基于改进GMM的运动目标检测方法。利用不匹配像素消除光照影响,使用改进的GMM提取背景图像。通过差分当前帧与背景图像获得二值差分图像,从该差分图像中获取运动目标。实验结果表明,该方法能适应光照变化,提高检测的准确性和鲁棒性。