基于视频图像中运动目标检测算法的研究

运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域（包括运动目标、投射阴影）从场景中提取出来;最后,采用局部二元图（Lo-cal Binary Pattern,LBP）来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值。     

基于混合高斯模型的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标。改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度。利用帧间差分法消除了运动影子和光照突变问题,并采用（r,g,l）颜色空间检测和抑制了运动阴影。实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标。     

基于混合高斯模型与三帧差分的目标检测算法

针对传统目标检测方法中光照变化、复杂背景、阴影等难点,提出了一种结合三帧差分法和混合高斯背景建模的算法,既能很好地适应场景中的光照渐变和背景扰动,又能克服普通帧差法中检测目标不准确,容易产生孔洞及双影现象的问题。同时,采用了一种简易的阴影抑制算法和形态学滤波处理,有效地去除了阴影以及噪声。实验结果表明,该算法易于实现,具有较好地实时性和鲁棒性,能精确地检测出运动目标。     

基于减背景和混合差分的运动目标检测算法

针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。     

基于高斯模型的运动目标检测方法研究

提出了一种改进的基于单高斯背景模型运动目标的检测算法。该算法用四帧差分法确定运动目标区域,用单高斯模型对背景进行更新,然后通过(r,g,I)特征空间去除阴影,从而提取运动目标。实验结果表明,该算法能在变化的场景中对背景进行实时更新,能快速检测出运动目标,算法的运算量小。在室内环境和背景较为稳定的室外环境中都具有较好的应用价值。     

一种改进的混合高斯模型运动目标检测算法

针对传统混合高斯模型使用固定学习速率所带来的问题,提出了一种改进的运动目标检测算法。该算法采用自适应的学习速率调整策略,在背景建模初期,采用较大的学习速率加快初始背景的建模,使得模型能更快地适应背景的变化;背景形成以后,根据目标运动的快慢动态调整学习速率,从而能够及时更新背景,消除运动目标的残留和拖影;最后利用基于HSV颜色空间的阴影检测算法消除运动阴影。实验结果表明,改进算法优于传统混合高斯模型,可以更准确地检测出运动目标,更好地消除阴影,并具有较好的自适应性和稳健性。     

基于改进的三帧差分法运动目标检测

为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法.该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题.背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响.实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

基于混合模型的运动目标检测算法

自然界中复杂的环境对视频临控系统有一定的下扰,对运动物体的检测也将产生显著的影响,通过分析光照变化、背景干扰等现象对运动目标的检测的影响,本文提出了一种能适应环境变化的混合模型运动目标检测算法,该算法结合帧间差分法和混合高斯模型算法的优点,将帧差法作为进行高斯背景减法的指导,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果,...     

基于边缘信息和混合高斯融合的运动目标检测

针对帧间差分法在目标运动较慢时无法完整的检测轮廓,混合高斯模型易受光照影响导致目标快速运动时无法辨别轮廓等问题,提出了一种更加优化的运动目标检测算法.该算法将三帧差分法与混合高斯模型相融合,利用视频中连续的三帧图像两两作差分后作或运算、二值化、形态学处理,对中间帧的进行canny边缘检测,将两次结果再进行或运算、形态学处理后得到更加完整的轮廓.用中间帧进行高斯混合模型提取前景,二值化后和边缘信息进行与运算,经过形态学处理和孔洞填充后获得运动目标.经过实验表明,该方法能够获得更加理想的运动目标.     

基于区域定位与轮廓分割的红外目标检测

红外图像受随机噪声干扰严重.传统的基于高斯混合模型的检测算法检测得到的红外目标受虚假轮廓影响,不易准确辨识.为了准确识别红外目标,采用了一种基于脉冲耦合神经网络和高斯混合模型的红外目标检测算法.首先利用高斯混合模型定位红外目标区域的位置,然后利用基于空间信息的分水岭算法得到闭合区域,再利用基于脉冲耦合神经网络的分割算法剪切其虚影,最终检测到完整的运动目标.结果表明,该方法能够消除在传统方法中产生的虚影现象,得到精确的红外运动目标.通过比较,实验结果优于传统方法.     

高动态条件下增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法（特邀）

红外弱小移动目标检测技术是计算机视觉的研究热点和难点。针对机载高动态条件下的空地目标检测存在的场景变化动态、背景干扰强度大、目标运动规律未知等挑战,提出了一种新型的基于增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法。为了解决传统惯导信息预测的漂移误差问题,提出了增量惯导信息概念,设计了增量惯导信息的位置预测模型,实现了对目标点的准确预测。构建了基于增量惯导信息辅助与背景差分的移动目标检测框架,通过增量惯导信息对不同位姿下的成像进行校正,引入基于爬山法互相关匹配算法计算校正后图像的平移参数,采用高斯加权对背景图像进行估计,最后通过图像分割检测弱小移动目标。仿真实验验证了文中设计检测算法的有效性和精确性。     

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA—SIFT（于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点。运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。     

一种适应光线变化的运动手势检测与跟踪方法

在数字图像处理过程中,运动目标的有效检测是一个重要的前提。文中针对现实环境下光线的多变性,提出了一种有效的运动手势检测和跟踪方法。在三帧差法的基础上,结合Camshift运动目标跟踪法、单高斯建模法和自适应阈值提取方法,从而解决了传统帧差法无法适应光线复杂变化的问题。同时,通过使用Camshift跟踪算法对检测出的手势进行跟踪,并实时建立肤色高斯模型自动适应光线的变化以及其光线变化所带来的干扰。经实验表明,该算法可有效检测出运动目标并进行跟踪,另外还可排除光线发生突变所造成的影响。     

改进帧差与分水岭算法融合的运动目标检测法

针对机器视觉系统中运动目标检测问题,在帧间差分法的基础上,提出了一种新的运动目标检测算法。采用改进的帧间差分法,融合分水岭算法分割特点,获得真实目标的轮廓,并进行实验验证。结果表明,该算法对帧差法进行改进后,得到的动态目标更接近于实际情况,改进的算法更适合于智能系统中消除杂波及对运动目标的检测。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

基于过渡区提取的红外运动目标检测

针对复杂动态场景下的红外目标检测问题,提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法。该方法首先使用帧差法和背景差分法相融合的检测方法,对红外图像进行差分处理,然后采用基于交叉熵的过渡区分割算法二值化图像,最后进行形态学滤波,从而检测出完整的红外目标。实验结果表明,该方法目标检测效果比较好,能满足红外运动目标检测的需要。     

基于OpenCV的运动目标跟踪系统研究

本文分析比较了传统运动目标检测的3种主要方法：背景图像差分法、时态差分法和光流法,在此基础上给出了一种背景图像预测算法,大大减少了因为背景变化而产生的目标检测误差。本文基于OpenCV设计出改进的运动目标检测与跟踪算法,实现了运动目标的跟踪,并在VC＋＋编译环境下,利用USB摄像头作为视频采集器,通过观察实验结果可以看出,本文的运动目标检测算法能够正确地检测出视频图像中的运动目标,而且在检测性能上优于普通的自适应背景差分法。