基于改进动态阈值的运动车辆实时快速检测方法*

提出了复杂交通环境下一种新的运动车辆检测方法。基于背景差分获得运动图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测。根据检测结果,采用中值更新方法实现背景图像的实时更新。实验结果表明,这种基于改进动态阈值和自适应背景相结合的快速检测算法可以从复杂交通场景图像序列中快速有效地检测出运动目标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测的要求。     

一种改进的运动目标检测方法

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。     

视频序列中自适应背景的运动目标提取

在视频序列的运动目标实时检测中常用的方法是背景差分法,但因背景图像未随监视场景光照变化及时更新而限制了本方法的适应性.对此,本文首先提出了一种自适应背景更新方法,得到差分二值图像;然后引入散布函数准则计算出差分图像的最佳分割阈值,实现运动目标的自适应阈值分割.实验结果表明:本文提出的背景更新方法可随着光照条件的变化实时、准确地更新背景图像,在此基础上提出的基于散布函数准则的自适应阈值分割方法可以实现运动目标的完整分割,这为运动目标的后续识别与理解奠定了基础.     

一种适于公交乘客计数的自适应背景更新算法

在基于视频图像处理的乘客计数系统(APC)中,背景与前景目标的分割是运动目标检测的关键。针对公交车APC系统的特征,在背景差法的基础上,结合相邻帧差以及平均灰度差,提出了一种自适应背景更新算法,以此为基础,实现了视频图像序列中的运动目标检测。通过对公交车实验采集的视频图像进行处理,证明算法能够克服光线的变化及干扰物体的影响,有效地实现目标分割。     

基于多高斯分布的背景生成算法

提出一种基于序列图像的改进的多高斯分布背景生成算法。该算法在用多高斯分布背景中每个像素建模的基础上,把每个像素对应的若干个高斯分布分成可靠分布和不可靠分布,依据序列图像中每幅当前图像的像素值创建新分布、更新已有分布和删除过时分布来更新背景模型,并实时生成不含运动目标的背景图像。算法定量分析了实验数据,结果证明,该算法具有良好的自适应能力和稳定性。     

基于二维主成分分析的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉研究的重要领域,在视频监控和智能交通等领域应用广泛.本文提出了一种自适应的运动目标检测方法.该方法采用二维主成分分析建立背景模型,通过比较重建图像和原图像的差异来检测运动目标.为了自适应动态变化的复杂背景,该模型由增量算法在线更新.实验结果表明,提出的方法可以在复杂变化的动态背景环境下进行有效的运动目标检测.     

基于背景差分法的运动目标分割

运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。     

带有运动目标的复杂背景的提取

针对带有运动目标的复杂场景的背景抽取问题,采用了一种自适应背景建模算法,将运动目标看作是一个对背景图像的随机扰动,利用一段连续的图像序列经过中值滤波来消除运动对象的影响,而且当场景中发生动态变化时可同时对背景图像进行及时地更新。     

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.     

一种高速密集视频监控场景背景重构方法*

针对高速密集视频监控序列建立了一种新的简单的背景重构方法。该方法首先基于帧差序列的时空分布特性,利用高阶统计量理论,获取视频序列公共背景区域;然后根据同一背景帧差图像分布特性相似性,去除运动对于背景的干扰,形成路面背景序列值,从而获得路面背景图像;最后利用计分牌监测的自适应背景更新方法进行背景更新。实验结果表明该方法效果理想,为高速路视频背景重建和运动目标检测提供了新的方法。     

基于色度偏差的运动目标检测

论述了一种静态摄像机下从彩色图像中检测运动目标的背景减除算法，该算法在彩色图像亮度偏差和色度偏差概念的基础上被提出的，计算量小但可以很好地克服亮度变化、反光和阴影的影响。对于一个序列，首先用像素点的中间值作为背景的像素值，生成背景帧；然后依据当前帧和背景帧的色度偏差值将图像二值化；最后，使用数学形态学算子和连通分量分析对检测结果进行后处理。实验结果表明，该算法有很好的处理效果。     

Accelerated hardware video object segmentation: From foreground detection to connected components labelling

This paper demonstrates the use of a single-chip FPGA for the segmentation of moving objects in a video sequence. The system maintains highly accurate background models, and integrates the detection of foreground pixels with the labelling of objects using a connected components algorithm. The background models are based on 24-bit RGB values and 8-bit gray scale intensity values. A multimodal background differencing algorithm is presented, using a single FPGA chip and four blocks of RAM. The real-time connected component labelling algorithm, also designed for FPGA implementation, run-length encodes the output of the background subtraction, and performs connected component analysis on this representation. The run-length encoding, together with other parts of the algorithm, is performed in parallel; sequential operations are minimized as the number of run-lengths are typically less than the number of pixels. The two algorithms are pipelined together for maximum efficiency.     

基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测

在交通监控中，要进行车辆的检测、车流量统计、实时追踪、车速测定等工作，而如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步，目前采用的典型方法是背景相减方法。为了对运动车辆进行准确快速的检测，在研究了目前存在的各种方法之后，提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法，并将其应用于运动物体的分割，同时给出了具体的试验结果。该方法之所以不在传统的RGB空间实现，而在HSV空间实现，因为HSV空间可以提供更丰富的颜色信息。运行试验结果表明，该方法准确率高，适应性强，运算速度快，兼具灵活性，能满足实时检测的需要。     

一种新的基于统计的背景减除方法

提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。首先对彩色视频采样得到图像序列,统计序列中各像素的RGB值并归类,用出现概率最高类的RGB均值来构建背景模型;然后根据颜色差异和亮度范围综合条件,结合形态学处理进行背景减除。实验结果表明,此法可以很好地克服灰度视频背景减除中很难识别与背景灰度相近目标的缺陷,同时比传统的彩色视频背景建模快速,且样本中允许运动目标存在。对背景减除的准确性和实时性有一定程度地改进。该文还针对光照和背景变化提出了一些有效的背景更新策略。     

基于色度偏差和亮度偏差的运动目标检测方法

论述了一种实时的前景一背景分割运动目标检测方法.用中值法获得背景模型;为避免规范化色彩的不确定性,背景图像像素点的亮度被比例缩放为当前帧对应像素点的亮度,在此基础上求出色度偏差,并基于当前帧和背景帧的颜色偏差和亮度偏差来检测目标;最后用数学形态学滤波及连通分量分析的方法进行去噪、区域连通等后处理.方法建立了科学的亮度与颜色的关系模型,充分利用了图像的灰度信息和色彩信息.实验表明,方法具有很好的检测效果.     

一种DWT与背景重构相结合的运动目标分割方法

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。     

Extracting mobile objects by sequential background detection on a video

This paper describes a technique for extracting moving objects from a video image sequence taken by a slowly moving camera as well as a fixed camera. The background subtraction method is effective for extracting moving objects from a video. But the latest background image should be employed for the subtraction in the mobile camera case and in order not to be influenced by the light intensity change. A temporal median technique is proposed in this paper which detects the background at every moment. The camera motion is estimated using a local correlation map and the temporal median filter is applied to the common image area among a set of successive image frames to extract the background. The technique was applied to the video images obtained at a junction from a hand-held camera and those taken at a pedestrians crossing by a camera fixed in a car and successfully detected pedestrians. This work was presented in part at the 13th International Symposium on Artificial Life and Robotics, Oita, Japan, January 31–February 2, 2008     

智能交通检测系统中动态目标检测方法研究

视频交通检测技术已逐渐成为交通信息采集领域的主流技术。以交通信息采集系统中运动车辆的检测与识别为应用背景,在对运动目标检测中背景更新、噪声的消除等一些难点问题进行深入分析研究的基础上,给出了一个稳定的运动车辆检测算法。运动车辆检测方法作为视觉监控领域的一种普遍方法,具有一定的理论意义和实用价值。     

复杂背景图像中检测动目标的一种方法

该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测。首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心。整个目标检测方法简单、有效,便于用硬件快速实现。文中给出了实验结果。