基于背景建模的动态场景目标检测

背景建模一直是运动目标检测中的一个重要课题。该文提出一个适用于动态背景的基于非参数估计的前景背景对比模型。模型通过核函数估计的方法模拟了像素点五维特征向量(彩色灰度值,图像坐标)的概率分布,并在图像序列中滚动更新。对于每一个新入帧通过马尔可夫随机场最大后验概率判决框架将前景背景全局分割问题转化为最大流最小切求解。实验证明,上述算法能够在一般目标检测,特别是动态场景(摇动树枝等)的检测中取得较好的效果。     

基于最大后验概率的语音合成说话人自适应

在基于隐马尔可夫模型的语音合成说话人自适应中,通常的最大似然线性回归(Maximum likelihoad linear regression, MLLR)方法在自适应后的音质和相似度等方面与原始语音仍有一定的差距.为了改善说话人自适应的效果,本文从识别的理论出发,将结构化最大后验概率准则(Structure maximum aposteriori probability, SMAP)应用到语音合成的说话人自适应中,并将MLLR,MAP,SMAP等方法结合使用.通过一系列对参数、数据选取等实验,本文探讨了在语音合成中如何更好地提高说话人自适应后的音质和相似度.实验表明,在结合使用最大后验概率相关准则后,说话人自适应可以取得比MLLR更好的效果.     

基于像素块最大后验概率的视频对象分割方法

提出一种基于像素块最大后验概率的视频运动对象快速分割算法。首先根据连续3帧视频序列构建参考帧,计算基于像素块的差分图像;然后用Gibbs随机场模型描述基于像素块的差分图像,通过最大后验概率方法分割运动对象块;最后使用基于颜色梯度的snake模型提取运动对象轮廓。实验结果表明,该算法能避免视频对象的缺失,降低图像噪声的影响,减少误分割,同时具有较快的计算速度。     

一种基于最大类间后验概率的Canny边缘检测算法

在分析了传统的Canny算法的基础上,用自适应滤波器代替原有的高斯滤波器,并利用交叉熵来度量目标和背景间的差异,结合贝叶斯判断理论,将这种类间差异性用原始图像中的像素点判决到目标和背景两类区域的后验概率之间的交叉熵的平均值来表示,通过最大化将像素点判决到不同区域的后验概率来获取最优的高低阈值。实验证明改进的算法具有很好的边缘检测效果。     

基于马尔可夫随机场最大后验估计的去块效应方法

基于块离散余弦变换(BDCT)是国际上大多数图像、视频压缩标准的核心部分,它的主要缺点是在低比特率时其恢复图像的块边界上会出现明显可见的方块效应,降低了图像的视觉质量。文章提出了一种新的基于马尔可夫随机场最大后验估计(MRF-MAP)的块效应消除算法,目的是实现在尽量消除块效应的同时充分地保护图像的边缘信息。文中通过线性回归,给出了设置MRF算法中的Huber函数阈值的数学公式,由该公式得到的阈值可以在保护图像边缘和提高图像质量之间有较好的折中。仿真结果验证了该文算法的有效性。     

基于MRF-MAP的运动矢量恢复差错掩盖算法

针对帧间编码模式下出现图像块丢失的情况,提出一种有效的时间域运动矢量恢复差错掩盖算法。把运动矢量场建模为高斯马尔科夫随机场,对丢失图像块的运动矢量采用最大后验概率方法恢复,其权值能够根据空间和时间信息而自适应选择。仿真结果表明,该算法在客观和主观上都能获得高质量的图像。     

基于Markov随机场模型的运动对象分割研究

本文探讨了一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用高斯混合分布描述视频序列的差分图像,对标准MAP算法进行了改进,使用快速方法计算后验边缘。首先对视频处理对象进行初始分割,获取初始运动数目以及相应的运动模型的初始参数,然后通过参数估计,不断更新模型参数,之后通过把每个运动区域和运动模型相关联,来同时估计多个运动区域,最终达到分割的目的.实验结果证明,本文所提的方法对运动目标分割具有较好的分割效果.     

一种基于运动估计的红外目标跟踪方法

为解决红外目标跟踪中目标的交错、遮挡等问题,提出了一种新的基于运动估计的目标跟踪方法。建立目标的方向梯度-灰度直方图特征模型,该模型能较准确地刻画目标特征。使用最大后验概率指标在搜索区域进行目标匹配,该指标能很好地突出目标、抑制背景,并容易得到全局最优解。提出一种新的运动估计方法,即轨迹预测算法,对目标的运动进行较准确的估计。实验结果证明,该方法不仅计算复杂度低,而且能够较好地解决目标交错、遮挡等问题。     

基于迭代条件模型算法的图像超分辨率重建

图像超分辨重建是从一系列降质的低分辨率图像中获取高分辨率的图像。在最大后验概率算法基础上提出了一种基于马尔可夫随机场的超分辨率重建算法,并通过迭代条件模型实现超分辨率图像重建。实验结果表明,与传统的超分辨率重建算法相比,该算法是一种快速的计算最大后验概率的方法,采用Potts-Strauss模型作为图像的先验概率密度函数,经过五、六次的迭代就能达到理想的迭代效果,解决了最大后验概率算法计算量大的缺点,是一种高效的超分辨率重建算法,具有一定的实用价值。     

面向智能视频监控中的运动目标检测方法研究

运动目标检测是实现智能视频监控的基础,针对当前运动目标检测方法在复杂场景中适应性差的问题,提出了一种结合时空马尔可夫随机场模型和高斯混合模型的运动目标检测方法。在训练时空马尔可夫随机场模型时,采用高斯混合模型的参数更新算法计算邻域图像分割区域的均值和方差,并通过时空邻域标记场设置势函数。通过与传统目标检测方法的仿真比较,验证了该方法的优越性。结果表明,与传统的目标检测方法相比,该方法在复杂场景下具有更高的检测精度,能够更清晰地分割前景中的运动目标。     

一种基于改进ViBe的运动目标检测方法

针对ViBe算法存在的不能有效去除背景噪声以及鬼影现象,提出一种结合帧差法和ViBe算法的改进算法。首先利用帧差法提取出运动目标的轮廓,然后根据得到的轮廓粗提取运动目标区域,最后在得到的运动目标区域基础上分类进行ViBe算法更新背景并分割出完整的运动目标。实验结果表明,此算法能够有效抑制噪声以及鬼影造成的影响,在速度方面也比原算法有所提高。     

视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法

提出一种视频监控中完整、精确提取运动目标前景的检测算法.首先对彩色图像建立混合高斯模型,由背景差分法得到基本准确的前景图像;然后和对称差分法图像综合,得到完整可靠的运动目标图像;再利用亮度信息消除运动目标阴影;最后利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理.实验结果表明,该算法检测的运动目标前景信息完整准确,对固定场景下的视频监控系统具有一定实用价值.     

一种大气湍流环境下的运动目标自适应检测方法

在远距离成像过程中,图像序列受到湍流的影响会出现像素点亮度的随机起伏、闪烁和图像中物体的位置漂移,这使得传统的背景建模方法在湍流环境下难以准确检测运动目标.针对图像受到湍流影响在不同区域表现出的不同性质,提出分层次决策判别方法.首先,用高斯模型建模背景平坦区域,用双高斯模型建模背景中的物体边缘区域,设定判别式对每个像素点进行判别,并在线更新模型参数;然后,针对由于湍流影响出现的亮度突变点建立自适应判别模型,结合前一层次的判别结果,构造判别条件消除亮度突变点,分割得到目标点;最后,通过连通区域约束得到目标区域.实验结果表明,本文方法在不同湍流强度下对不同数量和不同运动方向的目标取得了良好的检测效果.     

一种快速的视频刚体运动目标检测算法

检测速度慢、准确度低是传统视频运动目标检测方法普遍存在的问题,为克服以上缺点,结合帧间差分和变分水平集方法提出一种新的运动目标检测算法。通过改进的帧差法快速初始化运动区域,并将其作为初始水平代入无需重新初始化的水平集演化方程进行演化,利用强度和光流信息控制水平集演化最终停止在目标边界处。实验结果表明,该算法具有检测速度快、准确性高的特点,是一种有效的视频刚体运动目标检测方法。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

基于不变性变换的运动目标检测的研究

通常采用基于三阶自相关变换的算法来对运动目标进行检测，是因为这种算法对目标的平移、旋转和伸缩具有不变性的特点，特别适于目标有水平位移、前后移动和旋转等情况下的检测，但是直接对二维目标进行三阶自相关变换的运算量很大，为了提高效率，提出了一种基于三阶自相关变换的快速算法。应用该算法和理论，对不同姿态的静态目标进行了检测实验，并对含有运动车辆的高速公路视频图像进行了车辆检测，结果表明，该算法在兼顾效率的同时还可获得较高的目标检测准确率。     

人体运动目标的检测与跟踪

提出了一种静止背景的情况下人体运动目标的检测与跟踪的新方法.该方法利用背景差分法与粒子滤波器算法相结合.首先,利用背景差分法可检测运算出人体运动区域的大小和形心,在一定的时间间隔t(t＜＜1s)后,再次利用背景差分法经运算可得到人体运动的速度,然后运用粒子滤波器算法利用背景差分所获得的人体运动区域的大小、形心、速度三个参数建立跟踪模型.实验结果证明,该方法对人体目标跟踪是快速且有效的,并且有很好的鲁棒性.     

动态背景下的运动目标检测

针对动态背景下运动目标检测的问题,最大限度地降低背景对运动目标检测的影响,提出了一种基于相位相关法和傅里叶梅林变换的动态背景下运动目标检测算法.动态背景下运动目标检测的主要部分是背景运动补偿,首先利用相位相关法和傅里叶梅林变换估计全局运动参量,然后根据全局运动参量利用双线性内插法进行背景匹配,最后对配准后的图像利用帧间差分法提取运动目标.实验表明,该算法具有一定的鲁棒性,能有效地检测动态背景下的运动目标.     

视频监控系统中运动目标的实时检测

实现鲁棒且实时的目标分割是视频监控系统的关键。针对照明条件连续变化的监控环境中背景图像像素灰度不断变化的情况,提出一种能自适应光线变化的背景更新算法,利用帧间差分和背景差分共同确定运动目标。实验结果证明该算法运算量小、鲁棒性好,适用于室内或室外的监控设备。     

随机图像选取与自适应背景更新的运动物体检测

为克服运动目标检测中易出现的光照变化、遮挡、虚假目标等现象,提出了一种 随机图像选取与自适应背景更新的运动物体检测方法。该方法从视频序列中随机选取一帧图像 作为初始背景,根据变化标记矩阵对背景进行自适应迭代更新,以提取可靠的背景图像,实现 运动物体的检测。实验结果表明,采用该算法提取的背景不存在混合现象,且在光照变化较大 以及运动物体之间存在遮挡的情况下,能够构造出可靠的背景,检测出的目标物体清晰可见。