基于隔帧差分区域光流法的运动目标检测

结合运动目标检测帧差法运算速度快和光流法动目标检测准确度高的特点,提出了一种基于隔帧差分区域光流计算的运动目标检测方法.该方法通过隔帧帧差方法先提取运动区域,然后只对运动区域进行光流计算,减少了计算区域,提高了速度;在光流场计算时,对梯度较大和较小的点处,分别采用基本等式约束和光滑准则约束的方法,提高了动目标检测的准确性,另外在光流迭代运算中增加惯性项,减少了迭代次数,进一步提高了检测速度.实验结果验证了该方法的有效性.     

基于改进的帧间差分运动目标提取算法

针对帧间差分法容易产生的空洞效应,本文提出一种基于改进帧间差分的运动目标检测算法。首先利用原始帧差分提取潜在的运动目标区域,继而提取的区域内进行vibe(visual background extractor)算法的前景匹配,再次提取运动目标,以弥补空洞现象,实验结果表明本文算法能完整的提取运动目标。     

基于System Generator的帧间差分运动目标检测算法仿真

该文主要介绍运动目标检测中的帧间差分算法,从硬件实现的角度出发,结合Xilinx公司的Sys-tem Generator系统级建模工具,实现了一种软硬件协同的仿真方式。实验结果表明,该仿真方法简单便捷,用帧间差分算法实现的运动目标检测效果良好。     

浅谈视频图像序列运动目标的检测方法

视频图像序列运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分,广泛应用于交通、医学等领域。文章主要论述了常用的三种检测方法:帧间差分法、背景减法、光流法。     

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%。     

基于帧间差分法和VIBE算法的运动目标检测

针对运动目标在视频序列检测时易受各种因素干扰的问题,采用TI公司的TMS320DM6446作为系统图像处理器,提出了一种基于帧间差分法和VIBE算法相结合的运动物体检测方法,并在DM6446硬件平台上实现。实验表明,在室内场景背景下,系统在满足实时性情况下能够克服光线变化等因素的干扰,准确地检测出运动目标,现场试验取得了良好的效果。     

一种基于梯度图像帧间差分和背景差分的运动目标检测新方法

提出一种基于梯度图像,融合帧间差分和背景差分的运动目标检测新方法.其特点是采用混合高斯背景模型,先利用针对梯度图像的帧间差分检出变化区域,再利用背景差分从变化区域中检出运动物体,最后利用连通性检验消去噪声和阴影.针对真实视频序列的实验结果表明,该方法既简单有效,又具有较小的运算量和较好的鲁棒性.     

基于改进LK光流的目标跟踪算法研究

为了可以在复杂环境下对运动目标进行有效的跟踪,因此对LK(Lucas-Kanade)算法进行了研究并改进。改进的算法采用LK图像配准算法检测目标的状态,可以满足算法对实时性的要求;采用前向后向光流法作为LK框架,使得算法具有自评估能力,不易陷入局部极小值;将压缩感知理论引入LK算法进行目标跟踪,通过对校准误差的L1范数进行最小化来计算目标的状态参数,使得算法可以应对目标外观的变化;引入卡尔曼滤波器作为运动模型,先对物体的位置进行预测,然后再进行分类和检测,能有效地应对由于模板更新而产生的漂移问题。通过大量的实验对算法进行验证,该算法与现有算法相比处理目标在跟踪过程中的外观变化以及环境中的遮挡、光照变化等问题时,仍有较好的性能。     

基于LK光流法的微流控芯片中流体速度检测

为促进微流控技术相关领域的发展,针对目前微流控技术不能有效地检测流体在微通道的运动状态地问题,提出了一种基于LK光流法的检测技术,能有效地检测微流控芯片中流体的细微运动。实现过程为:通过在实时视频序列中捕获所需要的图像帧,选择ROI区域并对图像进行灰度化及高斯滤波平滑,然后划分网格使用LK光流法计算光流场,通过阈值分割筛选掉独立的光流矢量,最后将所剩的光流矢量转换为行列两个实值图像并求解出其像素距离,结合图像帧之间的时间差求出目标的运动速度。实验结果表明:像素速度标准差σ<1,具有可重复性;该方法能实时跟踪运动的液体,精度高、效率高,是一种非常可靠的检测方法。     

基于分级自适应背景差分的运动目标检测

针对经典自适应背景差分法中存在的问题,提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法.方法结合了帧间差分法和背景差分法的优点,解决了运动检测中常见的拖尾问题和空洞问题.利用识别信息对感兴趣目标单独使用更新系数进行更新,在快速跟踪背景变化的前提下,能够保持对感兴趣目标的持续关注.     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到噪声和亮度突变的影响、易出现虚假目标的情况,该文提出了一种基于3帧差分和边缘信息的运动目标检测方法。该方法首先对连续3帧图像进行边缘提取得到3帧连续的边缘图像,然后对3帧连续的边缘图像进行3帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单,实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

复杂地面场景下运动小目标的识别与跟踪方法

针对下视情况下复杂地面场景对机载光电系统目标检测与识别的影响,提出了一种基于平台运动补偿的下视场景运动小目标检测与跟踪方法。首先提取地面场景中的角点和线等不变性特征,通过图像配准实现平台的运动补偿,然后经帧间处理检测出潜在运动目标,并利用Gabor滤波器对目标进行初步筛选,最后通过轨迹关联和目标航迹累计数以及目标先验运动速度信息识别和跟踪光电系统视场内的真实目标。      

基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法

针对AKAZE算法在玻璃封装电连接器图像匹配中准确率低及耗时长的问题,文中提出了基于LK光流和网格运动统计的图像匹配改进算法。首先采用AKAZE算法提取玻璃封装电连接器特征点,运用M-LDB描述子进行特征描述。然后利用LK光流法计算匹配区域进行条件约束,从而得到匹配点,并通过FLANN算法进行特征匹配。最后将玻璃封装电连接器图像划分为多个网格,计算FLANN匹配好的特征点邻域的正确匹配个数和阈值并剔除误匹配点。文中实验采用公开数据集和玻璃封装电连接器数据,从实时性和准确性两方面对算法性能进行验证分析。结果表明,改进的算法在处理模糊、亮度及旋转变化的玻璃封装电连接器图像对时,其匹配准确率均达到93%以上,耗时为0.4 s内,证明了算法的有效性。     

基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法

运动目标检测是计算机视觉领域极具挑战性的难题,该文针对这一问题提出一种基于空时多线索融合的超像素运动目标检测方法。首先利用简单线性迭代聚类算法将当前帧分割为超像素集合,根据帧间的像素级时变线索找到当前帧中包含运动信息的前景超像素子块;然后根据运动目标的一致性原则建立前一帧目标模型,结合目标空间线索进一步确定包含运动目标的检测窗口,将目标检测问题转化为目标分割问题,利用密集角点检测将目标从窗口中分割出来。在多个具有挑战性的公开视频序列上同几种流行检测算法的实验对比结果证明了所提算法的有效性和优越性。     

一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法

针对视频监控中运动小目标难以检测的问题,该文提出一种基于航迹的检测算法。首先,为了降低检测漏警率,提出区域纹理特征与差值概率融合的自适应前景提取方法;其次,为了降低检测虚警率,设计航迹关联的概率计算模型以建立疑似目标在视频帧间的关联,并设置双门限以区分疑似目标中的真实目标与虚假目标。实验结果表明,与多种经典算法相比,该算法能对定量范围内的运动小目标以更低的漏警率和虚警率实施准确检测。     

基于鲁棒主成分分析的运动目标检测优化算法

针对鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis, RPCA)算法中将动态背景误检为运动目标的问题,该文提出一种运动目标检测优化算法。在RPCA算法初步检测出运动目标后,利用动态背景在时间域上满足高斯分布的特性,以及动态背景和运动目标在整个视频流上检出点均值和方差的差异特性,进一步将动态背景和运动目标分离开来。实验结果表明,所提算法能够有效地处理动态背景的问题,并在一定程度上完整检测出运动目标。     

基于2D时空熵门限的运动目标检测

该文给出一种基于二维(2D)时空熵门限进行运动目标检测的方法。研究了几种通用运动目标检测方法的特点,运用2D熵门限分割方法检测运动目标的结构区域,在2D熵门限的基础上,提出了一种快速熵门限求解算法。实验结果表明,这种方法可以很好地检测出运动目标,同时可大大提高运算速度。     

综合灰度和纹理特征的运动阴影检测方法

为了提高运动目标阴影检测的有效性和稳健性,提出了一种综合灰度和纹理特征的阴影检测方法。该方法通过背景差分法提取运动区域,利用快速归一化互相关函数对运动区域进行检测,获得潜在的阴影区域。然后,利用Gabor小波分析潜在阴影区域的纹理特征,得到最终的阴影区域。实验结果表明,该算法能够实时有效地进行阴影检测,并具有较强的稳健性。     

基于改进快速区域卷积神经网络的视频SAR运动目标检测算法研究

针对传统视频SAR(ViSAR)运动目标检测方法存在的帧间配准难度大、快速运动目标阴影特征不明显、虚警概率高等问题,该文提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的视频SAR运动目标检测方法。该方法结合Faster R-CNN深度学习算法,利用K-means聚类方法对anchor box的长宽及长宽比进行预处理,并采用特征金字塔网络(FPN)架构对视频SAR运动目标的“亮线”特征进行检测。与传统方法相比,该方法具有实现简单、检测概率高、虚警概率低等优势。最后,通过课题组研制的Mini-SAR系统获取的实测视频SAR数据验证了新方法的有效性。