一种基于改进ViBe的运动目标检测方法

针对ViBe算法存在的不能有效去除背景噪声以及鬼影现象,提出一种结合帧差法和ViBe算法的改进算法。首先利用帧差法提取出运动目标的轮廓,然后根据得到的轮廓粗提取运动目标区域,最后在得到的运动目标区域基础上分类进行ViBe算法更新背景并分割出完整的运动目标。实验结果表明,此算法能够有效抑制噪声以及鬼影造成的影响,在速度方面也比原算法有所提高。     

改进的ViBe运动目标检测算法

针对传统ViBe运动目标检测算法提取的目标存在鬼影区域、且有闪烁像素点干扰的问题,提出一种结合Surendra背景更新算法而改进的ViBe算法进行运动目标检测.利用Surendra算法快速更新背景的特点迭代得到纯净背景;对ViBe算法检测前景进行像素标记和鬼影分类判别,去除鬼影像素点和闪烁像素点;输出新的前景.实验表明:该算法可以有效地去除ViBe算法前景检测中的鬼影,并能抑制闪烁像素噪声,获取更精确的前景图像.     

基于ViBe改进的运动目标检测算法

运动目标检测一直是计算机视觉领域的重要研究方向,针对传统的ViBe算法容易出现鬼影、噪点和运动目标不完整等问题,提出一种基于ViBe改进算法的移动目标检测跟踪算法。通过连接区域的滤波操作,填充面积小于设定阈值的前景孔洞区域,以此限制散布在前景物体中的错误背景;通过检测图像的闪烁像素,更新存储之前的模板,并建立闪烁等级表,若某像素的闪烁等级大于等于设定的阈值,则将其从更新模版中移除,从而抑制更新模板中的闪烁区域。在动态视频中结果表明,该算法在满足实时性的前提下,可有效地改善传统ViBe算法,较好地提高运动目标检测效果。     

基于改进ViBe的运动目标检测算法

在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算法的运动目标检测算法,能有效地降低动态背景对检测结果造成的影响。最后,利用全局运动补偿算法将改进的ViBe算法应用到摄像机运动情况下,取得了一定效果。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法中鬼影消除速度慢和固定阈值反映每个像素情况不详细的问题,分别提出了改进帧间差分与ViBe结合算法和自适应阈值的ViBe算法.改进帧间差分法,首先将连续六帧图像进行差分,并通过动态阈值进行校正,进而消除空洞现象,再与ViBe结合来判断鬼影像素.自适应阈值的ViBe算法,将像素值的变化作为像素值的设定依据,...     

一种快速消除鬼影的目标检测算法

针对运动目标检测ViBe算法在执行过程中的鬼影以及背景抖动问题,提出一种可以快速消除鬼影的目标检测算法。提出背景值定向传播以及计算闪烁因子的优化算法,将背景值快速填充到周边鬼影区域的背景集合中,从而快速消除鬼影并消除动态背景和相机抖动的影响,避免使用复杂的特征点检测算法处理抖动问题。通过快速滤波与形态学操作可以去除噪点并提高前景的完整性。经过理论分析以及实验对比,结果表明,该算法能够快速消除鬼影,在相机抖动或动态背景的情况下有更好的目标检测效果,算法的运行速度相比部分主流算法更加快速高效。     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。     

基于ViBe算法及Canny边缘检测的运动目标提取

为了能快速提取视频监控中的运动目标,提出将ViBe算法与Canny边缘检测算法相结合快速准确提取运动目标的方法。该方法利用ViBe算法检测运动目标,运用Canny算子提取运动目标边缘轮廓,并将其与通过区域填充得到的精确运动目标相"与",获取运动目标准确的外边界;通过膨胀、腐蚀、闭运算等数学形态学图像处理,得到运动目标完整检测区域,结合相对应视频序列帧可以提取运动目标。实验表明,该方法可以快速、实时地提取多运动目标。     

基于改进视觉背景提取算法的运动目标检测

针对经典视觉背景提取算法因初始帧存在运动目标易产生鬼影以及对扰动背景适应性差的问题,提出一种改进ViBe算法;利用改进三帧差分法和最小外接矩形定位初始帧运动目标,并通过局部初始化的方法进行鬼影抑制;在背景模型初始化阶段,定义灰度相似函数从时域和空域信息中中等比例选取像素点建立背景模型,增强背景模型的鲁棒性;在前景检测检测阶段,通过平均差法衡量样本集合的离散度,构建自适应分割阈值代替原有的固定分割阈值以适应背景扰动;实验表明,改进算法可以有效抑制鬼影产生并且提高算法在扰动背景下的适应性和检测准确度。     

基于熵的运动目标检测

目前，运动目标的检测是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。本文介绍了光流法、帧间差分等运动目标的检测方法，提出了一种基于熵的运动目标检测方法，实验结果表明了该方法的鲁棒性和有效性。     

结合三帧差分的ViBe运动检测算法

提出一种以ViBe算法为基础,结合三帧差分思想的运动目标检测算法。利用ViBe算法对每个像素点建模,当前帧和模型得到的差分图与前一帧得到的差分图再进行与运算,之后运用 ViBe 的思想对模型进行实时更新;同时在每一帧添加小波去噪处理,去除图像高频区域。本文算法有效地解决了光照变化对系统的影响,消除了影子问题,去除了闪烁背景点。实验结果表明,本文算法在多种环境下可以准确地提取运动目标,达到更好的鲁棒性。     

视频监控系统中运动目标检测的阴影去除方法

在分析了阴影产生的原因及视觉特性的基础上,针对固定场景的运动目标检测问题,提出了一种具有实际应用价值的阴影检测与去除方法。该方法通过背景建模和背景差分方法分割出运动目标及其可能存在的阴影,采用光照评估方法判断阴影是否存在,进而运用多梯度分析和二值图像的快速聚类算法检测出阴影,去除阴影并分割运动目标。实验验证了该方法的有效性。     

基于改进ViBe的室外行人检测方法

室外动态环境的行人监控检测一直是研究的难点,存在光照变化、树叶摇晃、小动物经过等复杂干扰。本文提出一种基于改进视觉背景抽取法(Visual Background Extractor,ViBe)的室外行人检测方法,该方法采用基于区域的改进ViBe更新策略,该策略在加快鬼影消除速度的同时,提高了行人目标提取的完整度,然后在前景目标提取的过程中通过背景差的方法过滤复杂背景导致的误报区域,最后在此基础上根据一定的逻辑规则执行行人检测。实验结果表明,该方法既可以提高鬼影消除速度,也有效降低复杂多变背景的干扰,在室外场景进行行人检测具有较高的准确性、鲁棒性。     

融合改进的三帧差分和ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下，出现的误检率高和准确度低的问题，提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模；在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子，调整阈值和背景模型更新率适应动态背景的检测；为提高检测目标的完整性，改进的ViBe算法得到的前景目标，与三帧差分算法结合并且进行形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明，改进的算法在树枝晃动、相机抖动的复杂背景下，检测目标的准确度和完整性提高了。     

基于自适应分块和SSIM的运动目标检测

研究了目标检测方法。针对传统背景更新方法易受噪声干扰、算法执行速度慢等弊端,对背景差分法予以改进,提出一种基于自适应图像分块和结构相似性(SSIM)的运动目标检测方法。根据视频最初几帧得到初始背景模型,再对视频后续的每帧进行自适应分块处理,利用相邻帧对应分块的结构相似性计算局部更新率,建立背景模型,将背景与当前帧差分即得到运动目标。实验结果表明,与传统的背景差分法相比,改进后的方法具有更好的检测效果。