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运动目标检测算法的探讨 总被引:25,自引:1,他引:25
运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但由于运动目标的提取易受到背景、光线变化、阴影、运动速度等因素的影响而造成失败,所以如何更好的实现运动目标检测具有相当重要的意义。该文从运动目标检测的基本概念出发,探讨了运动目标检测的广泛用途、目前所面临的主要问题与困难、实现运动目标检测算法的基本分类,并结合近几年公开发表的一些算法与实现对当前主流运动目标检测实现方法的基本思想和最新进展进行了分类综述,讨论了各类方法的主要优缺点,并展望了该领域未来的发展趋势。 相似文献
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针对二帧差法和背景差法各自的不足提出建立在这两种方法基础之上的改进算法。该方法首先使用二帧差法对运动区域进行粗分割,并进行形态学膨胀处理来消除"空洞"影响。然后提出基于运动面积比的改进的自适应背景更新方法。最后采用背景帧差法对粗分割出来的运动区域进行细分割。该方法既保留了二帧差法和背景帧差法实时性能特点,同时解决了二帧差法中产生的"空洞"、"双影"现象和背景帧差法中由于光照变化等造成的背景更新误判现象,具有很强的鲁棒性。 相似文献
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随着社会的发展,人们获取的信息途径越来越多,单纯的依靠人类的五官已不能及时的将我们获取的海量信息进行甄别和判断,因此计算机技术基础上发展的图像处理技术为我们生活、工作中的信息处理提供了很大的帮助,其在社会中的作用也越来越凸显。其中,运动目标检测技术是整个图像处理技术的基础性环节,直接关系到后续信息处理的成败。本文主要介绍了目标检测的常用算法的原理以及它们的优缺点,并对其中的帧间差分法和背景减除法进行了仿真实验,以验证其优缺点。 相似文献
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监控系统中运动目标检测算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
李立现 《数字社区&智能家居》2013,(12):7864-7866
广泛了解当前智能监控技术已有的运动目标检测算法的基础上,对常用的运动目标几种检测算法进行了深入的分析和对比。针对相邻帧的帧间差分、背景减除法和光流场三种检测方法的不同算法的优缺点,介绍了一种基于背景差分和帧间差分相融合的多帧差分运动目标检测算法。通过对运动目标静态场景监控视频图像的准确获取,运用分析改进算法得到更为接近运动目标实际状况的影像轮廓。 相似文献
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针对传统高斯模型易将背景显露区域检测为前景问题与对复杂场景下噪音处理效果差的缺陷,提出了一种混合了三帧差算法的改进混合高斯模型算法. 利用三帧差算法快速确定背景显露区域与前景的优势,提高了算法对背景显露区域的适应性;提出一种背景模式邻域更新法,提高了对复杂背景噪音的抗干扰性. 通过实验证明,该算法与传统方法相比,在复杂背景下减少了大量噪音,学习周期短,提高了对天气、摄像头震动等干扰的抗性,优化了背景显露引起的“影子”噪音问题. 相似文献
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甘新胜 《中国图象图形学报》2008,13(2):365-371
运动目标检测是视频监控系统需要解决的关键问题之一。背景差法是固定的单摄像头监控中常用的一种运动目标检测方法,其核心是背景的构造。提出了一种基于码书的背景构造方法,它能在有限的存储空间开销下使用长时间的图像序列估计背景模型。该方法首先对每一个像素点的抽样进行聚类分析,即构造初始的码书;然后根据背景模型的条件从中挑选出合格的码字构造背景码书;最后通过判断当前的像素值是否可以划归于背景码书以区分背景点和前景点,同时做相应的更新。实验结果表明,即使背景本身存在运动和光照条件发生变化,该方法构造的背景也能有效检测运动目标。 相似文献
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针对帧差法和光流法两种运动目标检测方法,给出了相应的细胞神经网实现方式。采用不同视频图像序列进行了仿真,结果证明了所提出方法的有效性。 相似文献
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提出了一种在图像序列中的运动目标定位方法,运用了多种图像数据处理的技术,有效地去除复杂背景下的噪声,并对运动目标进行精确的定位.方法主要由两个部分组成:一是对运动目标的背景进行提取,并采用预先设定的经过边缘检测的像素点变化明显的特征区域匹配技术,二是对下一幅图像的运动目标进行定位,求出目标中心.实验结果表明,该方法有效. 相似文献
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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. 相似文献
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为解决运动目标检测算法复杂、图像数据处理量大的缺陷以及有效提取运动目标的的位置、大小、形状等信息,利用基于卡尔曼滤波的估计技术改进背景差分算法,然后根据背景灰度值偏差自适应阈值准确分割运动目标区域。在CCS2.2集成开发环境下将算法通过SEDD-XD510PLUS仿真器移植到以TMS320DM642为核心处理器的硬件平台上,以安瓿针剂杂质为检测对象反复实验,验证了基于卡尔曼滤波背景估计的运动目标检测算法的高效性,此法能很大程度上克服光照强度变化的影响,准确地检测出运动目标区域,为后续跟踪、识别等处理提供良好的条件。 相似文献
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智能视频监控中运动目标检测的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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基于高斯背景建模和时间差分法的目标检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
周若谷 《电脑编程技巧与维护》2014,(4):28-29
运动检测算法的目的是在视频流中提取运动目标。主要的检测方法有:基于特征的运动检测技术、光流法、时间差分法、背景减除法。在研究中提出了一种基于混合高斯建模方法和改进帧间差分法相结合的运动检测方法。方法第一步建立高斯背景模型,对运动目标进行提取,第二步来使用改进的三帧差分方法对提取的物体做进一步的检测,以得到更精确的运动目标图像,第三步用仿真实验对研究算法进行分析与检测。 相似文献
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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. 相似文献