一种基于改进混合高斯背景模型的运动目标检测方法研究

提出了一种固定摄像头下自适应的运动目标检测方法。该方法基于改进的混合高斯背景模型,通过在线更新模型学习率,实现背景模型更新。最后用背景差分法检测出运动目标。实验结果表明,与传统混合高斯模型的运动目标检测方法相比,该方法有较好的自适应性,能快速适应场景的变化。     

视频图像中运动目标检测算法研究

视频图像中运动目标的检测一直是视觉分析的研究热点之一,应用广泛。文中主要针对静态背景下即摄像头固定的情况下,提出一种基于高斯模型的背景差分法来实现运动目标的检测。算法首先建立混合高斯背景模型,然后再利用背景差分法提取运动轮廓,最后通过后续的形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明,该算法不仅能够检测到运动目标,而且检测效果得到了提高。     

基于颜色和梯度特征的混合高斯模型的运动目标检测算法

运动目标检测是视频监控系统的重要组成部分,针对传统的基于混合高斯模型(GMM)的运动目标检测方法存在的不足,提出一种基于颜色和梯度特征相结合的混合高斯模型的运动目标检测算法。该算法首先基于像素的颜色特征建立混合高斯模型,进行运动目标初步检测;然后结合像素的梯度特征,建立像素梯度的混合高斯模型,实现运动目标精确检测。通过在室内和室外等不同场景下进行的运动目标检测实验,结果表明,该算法能有效消除光照变化影响,抑制运动目标的阴影干扰,对室内和室外环境的运动目标检测都具有较好的检测效果和鲁棒性。     

CV-GAC模型与图割优化的运动目标检测和分割

针对视频图像序列中运动目标的分割问题,提出了一种融合测地线的水平集模型(CV-GAC)和图割优化相结合的算法。采用高斯混合模型和背景差分获取目标的运动区域,在运动区域内自动设置初始曲线的轮廓,对运动区域进行数学形态学运算,利用融合测地线的水平集模型自适应处理目标的拓扑变化,并用图割进行能量函数的最优化。实验结果表明,与其他传统方法相比,缩短了运动目标分割的时间,能够正确和快速提取运动目标的活动轮廓。     

基于元胞自动机的动态背景运动目标检测

针对传统运动目标检测算法在动态背景条件下难以准确检测出运动目标的问题,提出了一种基于元胞自动机的动态背景运动目标检测算法。首先,根据SLIC算法分割视频图像,并应用多模态混合动态纹理模型对视频图像进行背景建模。然后,融合空时显著性检测与基于元胞自动机的自动更新机制得到优化的显著性图。最后,通过对优化后的显著性图做适当的阈值分割处理得到视频图像中的运动目标。实验仿真结果表明,在动态背景条件下该算法可以有效的抑制视频图像中非运动目标的显著性物体对检测结果带来的影响,检测运动目标的精度较高,并且具有一定的鲁棒性。     

基于LPT和改进背景减算法的运动目标检测方法

生物视觉系统具有对运动目标敏感、分辨率调节迅速等特点,能准确无误地识别目标。对数极坐标变换(log polar transformation,LPT)是生物视觉的基础。对已有的传统运动目标检测算法进行了比较分析,并在仿生视觉认知模型基础上提出了一种基于对数极坐标变换和改进背景减算法的运动目标检测方法。该方法使用混合高斯背景建模,通过对对数极坐标变换后的图像进行柔和帧差法和背景建模的背景减算法,实现对运动目标的检测。通过实验分析,结果表明该方法可有效实现目标的准确快速检测定位和跟踪。     

基于机器视觉的高杆绣球检测计数系统

针对光照强度在目标轮廓提取上的问题,提出一种自适应阈值分割与连通域筛选的目标轮廓提取算法。通过自适应阈值分割结合形态学梯度进行边缘检测,并利用漫水填充算法提取投球内圈及以外待检测区域,对提取的待检测区域采用高斯混合模型进行目标及运动方向检测,最终实现高杆抛绣球检测与计数。实验结果表明,该方法能实时有效地提取目标轮廓并统计投进投球圈的绣球数。     

基于改进SUSAN算法的电机换向器孔径参数检测

采用一种自适应选取阈值的方法取代传统SUSAN算法中的人为设定阈值,运用该算法进行了图像边缘检测测试,并与其他检测算子进行比较.最后将该算法用于电机换向器的孔径参数测量.试验结果表明:改进后的SUSAN算法提取出图像特征来进行目标识别、精密测量等图像描述和分析处理能得到令人满意的效果.     

基于像素分类的自适应SAR图像融合算法

提高纹理清晰度、保护边缘信息是合成孔径雷达（SAR）图像融合的重要目标。针对该问题,提出了一种基于像素分类的自适应SAR图像融合算法。首先使用canny算子提取图像的边缘并分类,然后利用混合高斯模型和隐马尔可夫树模型对小波系数进行建模;在此基础上使用EM算法求得模型参数,并进一步得到隐状态的概率,也就确定了小波系数的混合高斯分布;接着对两个待融合小波系数不同的类型组合采用不同的融合策略,并以隐状态概率加权;最后通过小波反变换、边缘分类增强获得融合以后的图像。实验结果表明,和传统的融合算法相比,该算法取得了更好的融合效果。     

驾驶员疲劳驾驶的面部检测与定位

人脸检测是基于PERCLOS的疲劳驾驶检测中的一项关键技术。将CCD摄像头得到的驾驶员人脸图像映射到YCbCr颜色空间,创立一个基于肤色的二维高斯数学模型。用自适应阈值分割法对人脸图像进行二值化处理,然后将得到的二值化人脸图像进行形态学分析。最后通过面部特征对连通域进行分析和处理,实现人脸的检测并框定。     

动基座下的运动目标检测

由于动基座下运动目标的检测存在的背景干扰较大,影响运动目标检测精度的问题,本文提出了一种基于傅里叶变换和核函数-灰度统计图的动基座动目标检测算法,以便较大限度地克服光照变化、背景噪声对运动目标检测精度造成的影响。该算法首先将评价函数引入特征匹配块的选取中完成视频图像背景的分块匹配。然后,采用傅里叶变换的相位相关算法估计全局运动补偿参量;逐一计算各图像子块的高斯核函数值,建立核函数-灰度统计图并通过相邻帧高斯核函数值的变化情况判断运动目标的区域。最后,对包含运动目标的图像子块进行图像分割处理,完成动目标检测。实验仿真表明,与传统的运动目标检测算法相比,该算法中评价函数的评价系数α取0.7,帧间图像块相似度阈值T取0.3时,能有效地抑制光照变化和噪声带来的背景干扰,检测出动基座下的运动目标。该算法具有较快的计算效率,能满足工程上的实时性要求。     

基于状态分割的运动目标实时跟踪

针对基于云台的移动式摄像头视频监控系统,为准确、实时地对运动目标实施检测、跟踪,提出了一种基于状态分割思想的运动目标实时跟踪方法。该方法将运动目标检测跟踪过程按摄像头的运动状态分为静止、运动2个阶段。在摄像头静止阶段,采用基于混合高斯模型的背景差法检测运动目标,提取目标的颜色特征信息;在摄像头运动阶段,采用Camshift算法对运动目标进行跟踪。开发了基于 OpenCV 开源库的算法程序。实验结果表明,在目标颜色特征显著的情况下,该方法实现了移动式摄像头对运动目标的精确跟踪,并具有较好的鲁棒性和实时性。      

Improved Real-time Implementation of Adaptive Gassian Mixture Model-based Object Detection Algorithm for Fixed-point DSP Processors

Foreground moving object detection is an important pocess in various computer vision applicatipons such as intelligent visual sur-veillance,HCI,object-based video compression,etc.One of the most successful moving object detection algorithms is based on Adaptive Gaussian Mixture Model (AGMM).Although AGMM-based object detection shows very good performance with respect to object detection accuracy,AGMM is very complex model requiring lots of floating-point arithmetic so that it should pay for expensive computational cost.Thus,direa implementation of the AGMM-based object detec-tion for embedded DSPs without floating-point arithmetic HW support cannot satisfy the real-time processing requirement.This paper pre-sents a navel real-time implementation of adaptive Gaussian mixture model-based moving object detection algorithm for fixed-point DSPs.In the proposed implementation,in addition to changes of data types into fixed- point ones,magnification of the Gaussian distribution tech nique is introduced so that the integer and fixed-point arithmetic can be easily and consistently utilized instead of real number and floating-point arithmetic in processing of AGMM algorithm.Experimental re-sults shows that the proposed implementation have a high potential in real-time applications.     

BGA焊球视觉检测算法及系统设计

为了实现对BGA焊球的自动检测,建立了自动视觉检测系统。对系统所采用的焊球特征进行提取及缺陷识别,基于高斯混合模型的分类器对检测算法进行研究。根据焊球的形状和尺寸特征设计了焊球缺陷识别和分类算法,并以锡多、锡少和毛刺缺陷为例,分析典型缺陷的识别算法。以焊球形状的圆度和特征区域的面积等特征参数为评价标准,构建二维特征空间。在二维特征空间线性组合的基础上,构建基于高斯混合模型的分类器。构建了训练样本集,并对该分类器进行训练,根据训练结果并结合应用实际修正了模型,并采用测试集对该分类器进行测试验证。实验结果表明,焊球缺陷检测算法的准确度为97.06%,漏判率为0%,检测可靠度为100%。该视觉检测系统满足了工程运用中对识别准确度、稳定性、可靠性等方面的要求。     

改进的高斯肤色模型及其在人脸检测中的应用

针对传统高斯肤色模型在肤色和光照变化较大情况下不能有效提取肤色区域的问题,提出一种改进的高斯肤色模型,并将其应用于人脸检测中。模型参数采用一种自适应更新的参数选择方法,通过对相似度人脸和灰度人脸在对应像素点加权相乘的方式,得到将肤色相似度信息和灰度分布信息有效结合的人脸肤色模型,并结合Adaboost算法设计了人脸检测方法。在FERET(facial recognition technology database)、LFW(labeled faces in the wild)、GTFD(Georgia Tech face database)和多人脸图库上的实验结果表明,该模型的肤色提取正确率比传统高斯肤色模型提高了27.1%,提出的人脸检测方法的检测率比Adaboost算法提高了5.5%。     

改进的低秩稀疏分解及其在目标检测中的应用

针对传统低秩稀疏分解算法用于运动目标检测时,前景提取结果容易受噪声干扰以及检测结果不完整的问题,提出了一种新的低秩稀疏分解模型。考虑到视频前景目标呈结构化分布,以及动态背景对前景提取结果造成影响,该模型利用结构化稀疏范数对前景进行约束,且将稀疏部分所代表的运动区域进一步划分为动态背景部分与前景部分;然后采用广义交替方向乘子法对提出的模型进行求解,并分析了算法的复杂度;最后进行仿真实验将其应用到运动目标检测中。实验数据结果验证了提出的方法比其他基于低秩稀疏分解的运动目标检测方法更加稳定有效,更具有普适性,且对不同类型的噪声均具有一定的抗噪性。