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无需重新初始化的变分水平集模型能够避免经典水平集模型的重复初始化步骤,进而简化计算,降低检测所需时间,同时能够有效利用图像的边缘梯度信息,从而准确定位图像的局部结构.但该模型不能自适应获得初始化曲线,水平集的拓扑结构也无法改变,不能解决多个目标的检测问题.针对以上问题,本文提出了一种基于自适应轮廓的变分水平集复杂背景多目标检测方法,该方法采用帧间差分算法与K-means聚类算法相结合,以获得多个运动目标的初始化曲线,通过形态学方法来降低图像噪声的干扰,从而快速自适应的估计复杂背景下运动目标的位置和轮廓大小.该算法进一步对无需初始化的变分水平集进行改进,将其由单目标检测模型扩展为多目标检测模型,并修正原模型难以处理图像灰度不均匀的问题,最终实现对复杂背景下多个目标的检测.在标准数据库和实际数据集上的测试结果表明,本文所提方法能够准确的定位不同尺度和灰度目标的轮廓,从而提高算法的演化迭代效率及准确性. 相似文献
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嵌入式运动目标提取实时图像处理系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大数据量、高速传输复杂的图像处理算法,以Matrox Oddysey图像处理卡为基础,设计了多目标实时图像处理系统.提出了一种结合帧间减法与背景自适应更新的算法,完成实时交会处理任务,满足靶场弹道试验任务的实时性要求.自适应背景更新是一种有效的用于视频序列图像运动目标检测的算法.该领域中很多方法被提出来,但是很少提及用于实时处理系统.我们着眼于算法的高速性并提出一种足够快的方法用于弹道测量系统.用高斯分布建立每个像素的灰度模型,这个分布用来区分前景和背景像素以便用来更新背景模型. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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针对静态摄像头条件下的运动物体,提出一种基于全向图像特性的运动目标检测算法.首先对全向图像进行展开,并应用非线性畸变模型对展开图像校正处理,利用自适应背景建模的方法建立和更新背景模型、去除背景,实现对运动物体的识别与检测.该方法利用全向校正图像分辨率低的特点较好地解决前景提取过程中的噪声和阴影问题.实验表明,该方法对于全向视觉条件下运动物体的检测是快速有效的. 相似文献
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为了能实时地采集到公交系统中的客流量,提出了一种基于双目立体视觉的客流计数方法.该方法由3部分组成:运动目标检测,标记,匹配与计数.目标检测是计数问题的核心,该方法首先利用行帧差法检测可能的运动目标,然后基于视差分析判断可能目标的真伪.通过模拟环境和实际公交车环境的测试表明,该方法现场计数准确率达到92%以上,并有效克服了因计数场景中光线突变、阴影对计数准确率的影响. 相似文献
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利用随机变量的各阶矩的性质,构造了一种基于高阶统计量的背景估计方法,并将其应用于静态背景下的运动目标检测。文中采用多分辨率思想对程序进行优化。同时,在检测的过程中利用检测结果,采用分区域的方式对背景图像进行更新。计算机仿真实验表明,基于高阶统计量的背景估计及更新方法在应用于运动目标检测、提高背景差法在运动目标检测对背景环境变化的鲁棒性方面是有效的。 相似文献
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Yunyoung Nam 《Multimedia Tools and Applications》2016,75(12):7003-7028
Abandoned and stolen object detection is a challenging task due to occlusion, changes in lighting, large perspective distortion, and the similarity in appearance of different people. This paper presents real-time detection methods of abandoned and stolen objects in a complex video. The adaptive background modeling method is applied to stable tracking and the ghost image removing. To detect abandoned and stolen objects, the methods determine spatio-temporal relationship between moving people and suspicious drops. The space first detection method measures the distance between a moving object and a non-moving object in spatial change analysis. The time first detection method conducts temporal change analysis and then spatial change analysis. The potential abandoned object is classified as a definite abandoned or stolen object by two-level detection approach. The time-to-live timer is applied by adjusting several key parameters on each camera and environment. In experiments, we show the experimental results to evaluate our proposed methods using benchmark datasets. 相似文献
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采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目标层的目标标记和跟踪。对三个算法的原理进行了探讨,并结合鱼眼图像的特点进行了算法改进和优化。实验结果表明,以运动点团作为中间检测过程的方法能有效对圆形鱼眼视频序列中的多个运动目标进行检测,特别是图像边缘的大畸变、低分辨率目标,相比传统的检测方法具有更好的检测稳定性和准确性,在大范围智能视频监控中具备很好的实际应用价值。 相似文献
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视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种视频监控中完整、精确提取运动目标前景的检测算法.首先对彩色图像建立混合高斯模型,由背景差分法得到基本准确的前景图像;然后和对称差分法图像综合,得到完整可靠的运动目标图像;再利用亮度信息消除运动目标阴影;最后利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理.实验结果表明,该算法检测的运动目标前景信息完整准确,对固定场景下的视频监控系统具有一定实用价值. 相似文献
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在一些运动目标检测过程中,需要自动判断是否检测到运动目标,虽然在场景中没有出现运动目标,检测结果却错误的判断为检测到了运动目标.为了找到这个错误的根源,通过实验,发现了光流扰动效应,并且设计了光流扰动效应检测算法,清晰地检测出了光流扰动效果.接下来,通过图像二值化方式,消除了光流扰动效应,避免了运动目标误判现象,得到了理想的运动目标检测结果.研究证明在空间中存在光流扰动效应,该效应会对运动目标检测造成干扰,消除光流扰动效应,可提高了运动目标检测与判断的准确度和可靠度. 相似文献
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基于视频的快速运动检测方法及其应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动检测方法并给出了该方法在闯红灯监控系统中的应用实例。与传统的运动检测方法相比,该方法采用视频处理技术;通过先进的运动检测算法快速识别运动物体,并能判断出运动物体的运动方向。该方法在闯红灯监控系统中的应用结果表明该方法的快速性和可行性。 相似文献
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For many vision-based systems, it is important to detect a moving object automatically. The region-based motion estimation method is popular for automatic moving object detection. The region-based method has several advantages in that it is robust to noise and variations in illumination. However, there is a critical problem in that there exists an occlusion problem which is caused by the movement of the object. The occlusion problem results in an incorrect motion estimation and faulty detection of moving objects. When there are occlusion regions, the motion vector is not correctly estimated. That is, a stationary background in the occluded region can be classified as a moving object.In order to overcome this occlusion problem, a new occlusion detection algorithm is proposed. The proposed occlusion detection algorithm is motivated by the assumption that the distribution of the error histogram of the occlusion region is different from that of the nonocclusion region. The proposed algorithm uses the mean and variance values to decide whether an occlusion has occurred in the region. Therefore, the proposed occlusion detection and motion estimation scheme detects the moving regions and estimates the new motion vector, while avoiding misdetection caused by the occlusion problem. The experimental results for several video sequences demonstrate the robustness of the proposed approach to the occlusion problem.This work was presented in part at the 8th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 24–26, 2003 相似文献