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针对运动目标检测对实时性和准确性要求较高的问题,本文设计了一种基于FPGA的运动目标检测系统。首先,用CMOS摄像头采集视频图像,缓存入SDRAM存储器,对缓存的图像采用帧间差分法检测出运动目标;之后,对帧间差分法在画面中产生的空洞与噪声点,采用形态学滤波滤除;最后,将处理后的图像送入图像显示模块进行显示。在QuartusⅡ13.0环境下完成该算法的硬件设计。实验结果表明,设计的系统能够实时地检测出运动目标且准确性高。 相似文献
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为解决传统监控设备视场小、非智能等缺陷,结合全景成像技术和计算机视觉技术,建立无人环境下外来入侵自动检测系统,从而实现了全景监控视场下运动目标快速准确的检测及跟踪。该技术关键在于如何在复杂的动态背景下有效地提取运动目标,为此提出一种基于动态特征块匹配的自适应背景更新算法。在采用帧间差分与背景差分融合算法检测到目标的基础上,利用目标的矩信息进行跟踪,避免了全景视觉下颜色及轮廓特征缺失的弊端。根据目标的轮廓及位置提取特征块,将视频序列的每一帧图像与初始背景图像进行特征块区域的局部匹配,首先通过分析特征块图像的颜色特征,构建基于区间统计的RGB颜色直方图,提取颜色特征序列。然后通过计算序列相关性来判断该区域是否需要背景更新,从而降低对单个像素更新的冗余计算。实验表明,该更新算法具有较强的鲁棒性和可行性,能够有效提高监控系统的稳定性。 相似文献
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为了提高Camshift跟踪方法在复杂环境下的跟踪性能,应用被跟踪目标内部各特征像素间的交比不变原理,提出了一种改进的Camshift跟踪方法。该方法通过分析被跟踪的目标模型,计算出其内部各特征像素间的坐标关系;将内部数据间的交比不变量作为所提出的跟踪方法的约束条件,对跟踪错误的像素点进行校正,并将跟踪过程中连续两帧图像的内部特征像素间的距离比作为跟踪效果的评判标准。用改进的Camshift跟踪方法分别对标准测试视频内的视频信息和实际拍摄的视频信息进行了测试。结果显示,该方法在两种复杂环境实验条件下,跟踪目标的距离偏差都能保持在15pixel以内,对单帧图像平均处理时间在20ms以内。试验结果表明,该方法对复杂环境下的目标具有良好的跟踪效果,跟踪性能稳定,跟踪效率高,可以满足跟踪系统实时性的要求。 相似文献
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对低频微振动的测量在机械监测、故障诊断方面有着广泛的需求,而非接触式测量由于具有无需接触工件、可测量柔软易碎工件等特点,具有更加广阔的使用场景。视频振动测量方法作为非接触式测量方法的一种,因其具有安装方便、非接触测量、面阵扫描等优点,在低频测振场景下具有一定的优势。介绍了基于图像相位的视频测振原理和方法,采用高帧率的工业相机拍摄待测物体的振动画面,用图像序列中的像素位移表征振动信号,利用Riesz变换结合图像金字塔求解特定尺度下的局部相位,并基于图像相邻序列的相位变化对高速振动信号进行编码,再通过频谱分析振动的动态特性和模态,设计带通滤波器提取感兴趣的振动模态,通过图像分解和重组算法进行可视化放大。通过实验表明,即使是微弱到肉眼无法观测到的振动信号,图像的局部相位依旧有较强的特征表达能力,可以提取振动的波形,准确地分析振动频谱和模态。能够快速扫描出场景中存在振动的具体位置,实现亚像素级微振动信号的测量,并为振动的成分分析提供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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为了解决短基线双目内窥成像系统获得的视频图像在裸眼3D显示设备中观看到的视频纵深感和立体感较弱的问题,通过分析双目内窥镜的参数以及立体视频中图像对的视差,提出了基于短基线双目内窥成像系统的立体视频校正和视差调整方法。首先,对采用的双目结构内窥系统进行相机标定,获取各相机参数和相机间的位置参数;其次,利用获得的参数进行相机视频校正,再针对裸眼3D显示设备对视频源的参数要求进行图像对的视差调整,最终获得符合裸眼3D立体显示设备要求并适合人眼观看的双目内窥系统实时显示立体视频。通过实验验证了方法的可行性,实际搭建了一套基线距离为8 mm的短基线双目内窥成像系统,原始视差范围(0,64)像素,经视差调整后达到(-30, 30)像素,双路并行视频处理25 帧/s并实时显示。与实验室设计的裸眼3D立体显示系统匹配,可实现具有明显立体感的医用内窥镜实时裸眼3D成像。 相似文献
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针对船载精密成像系统在船体晃动时产生的杆臂牵连平动和等效圆锥旋转,提出了一种将惯性量测信息引入电子稳像技术对耦合干扰进行补偿的方法。首先,基于俯仰-偏航式光学稳定平台分析其在视线稳定过程中所产生的等效圆锥旋转,推导了视线旋转角与平台转角之间的数学关系。然后,分析了杆臂牵连平动对像点虚化的影响,并结合圆锥旋转构建了耦合扰动模型;针对耦合扰动模型提出利用惯性测量信息复合电子稳像的方法来实现低特征背景下的高精度稳像。最后,通过半实物仿真验证了该方法在低特征环境中的成像稳定精度和实时性。结果显示:提出的方法能够有效补偿俯仰-偏航式稳定平台转动以及船体晃动时形成的耦合干扰,在低特征环境中具有较高的成像稳定精度和实时性,修正误差为亚像素级。图像稳定后的峰值信噪比平均提高了4dB,基本满足船载光学精密探测系统对实时性、精度、抗干扰能力和稳定性的要求。 相似文献
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提出一种运动图像去模糊复原和基于仿射运动模型的光流场去抖动方法,以提高智能轮椅中光流里程计测速方法的精度。当轮椅线速度或角速度较大时,导致机载相机成像产生显著的运动模糊;且轮椅机器人的机械抖动也易产生光流场的偏差,进而影响速度估计的精度。针对于此,首先利用一种基于自适应模糊核的运动图像去模糊方法实现图像复原,以改善视频帧质量;其次,针对智能轮椅在行进中的机械抖动,利用随机抽样一致(RANSAC)排异后的光流场,在卡尔曼滤波框架下估计同名像点的仿射运动模型参数,进而实现光流补偿。实验结果表明所提方法能够提升基于光流场的智能轮椅视觉测速精度。 相似文献
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全局运动序列的视频对象分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对全局运动视频序列,本文提出一种快速有效的基于边缘均灰度投影匹配的全局运动估计与补偿算法,将连续几帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,从而能够沿用静止背景序列的视频对象分割算法。实验结果证明,该方法能够从背景变化的视频序列中较好地提取运动对象,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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主要研究基于表面等离子共振(SPR)技术的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频信号处理问题。由于CCD在动态连续采集图像的过程中会受到环境以及工作台旋转的影响,从而会随机地产生高斯白噪声和图像的扭曲现象,造成视频图像的模糊或者扭曲失效。通过对视频图像进行滑动平均滤波、小波分析以及动态补偿时域滤波的处理,消除了高斯白噪声和避免图像扭曲的发生,确保了CCD获取视频图像的有效性与清晰度,从而提高了从图像中获取的共振角度变化量的准确性,并进一步提高了金属薄膜厚度的测量精确度与可靠性。 相似文献