基于RGB颜色空间的减背景运动目标检测

在计算机视觉领域中,运动目标检测与分割是一个基础而又关键的问题.减背景法是其中一个比较经典和常用的方法,其难点在于如何获取背景以及实现背景的自适应更新.针对该问?提出一种基于RGB颜色空间的运动目标检测算法,充分利用了图像序列在RGB空间中的变化特点,首先通过抽取帧图像进行背景重构,即对图像序列中每个像素点的RGB值进行排序后取中间值作为该点背景像素的RGB值;在此基础上引入学习率对背景进行自适应更新,然后在RGB空间中进行前景目标提取,最后利用数学形态学和连通性分析对结果进行后处理.实验结果表明,该算法快速有效、能够满足实时要求.     

视频序列中的运动目标检测

针对室内安全监控的场景特点,提出一种稳健的运动目标检测方法,对每个背景像素使用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型.实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警.     

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.     

一种改进的运动目标检测方法

视频序列中的运动目标检测是计算机视觉、视频监控等领域的关键问题。背景差分法是目前运动目标检测中最常用的一种方法．而构造一个自适应更新的背景模型是背景差分法的核心。利用运动目标图像变化比背景图像变化要快的特点,提出了一种改进的构建并实时更新背景图像的方法。实验表明,该方法计算量小、实时性好、并且能够确保较好的检测精度。     

基于运动点积累的视频运动目标提取

通过对视频中运动目标特点的分析,提出了一种提取背景图像的算法。使用运动点积累的方法来更新背景图像,然后应用背景差分准确检测出场景中的运动目标。由于视觉的相似性,使得检测出的目标包含阴影,最后使用阴影滤波函数去除阴影,得到完整的运动物体。实验结果表明,本算法具有较好的实时性和适应性,能检测出比较完整的运动目标信息。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

基于背景差分和三帧差分的水下运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中目标跟踪和目标分类的基础,其已经应用于水下机器人执行水下任务和海洋生态研究.水下环境中复杂的场景和不良的照明条件往往使对运动目标的检测变得困难.为了解决上述问题,我们提出了一种将背景差分和三帧差分相结合的方法.在这种方法中,首先,我们分别通过背景差分和三帧差分检测运动物体像素.接下来,我们对背景差分和三帧差分的结果进行"与"运算,背景差分提供了对象的信息,以补充三帧差分检测到的不完整的信息.最后,利用形态学处理来消除背景中由非静态物体引起的噪声.实验结果表明,该方法对从水下视频中运动物体检测,具有可靠并有效的效果.     

视频图像中运动目标检测算法的提高

基于士兵对抗射击系统,研究复杂环境下运动目标检测算法的提高,从提高算法处理效率和降低外界干扰对算法准确性影响两方面进行讨论. 对士兵对抗射击系统中大尺寸的视频流图像,先在下采样图像中判断运动目标的位置,再根据运动目标的位置,到原图中进行精确分析,从而提高算法的处理速度. 通过背景融合方法更新图像背景,用不断更新的图像背景结合背景差分法获取运动目标,可以有效消除场景光线变化和相机抖动等因素对检测结果的影响,提高算法的准确性.     

视频图像中的运动目标检测

视频图像中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。文章提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法，采用高斯模型描述每一被观察的像素，建立自适应背景模型，运动检测后对图像进行阴影检测和噪声去除，消除背景扰动、阴影等带来的影响。实验结果表明该方法是有效的。     

基于TMS320DM643的运动目标检测算法

基于数字视频应用开发平台SEED-DEC643和摄像机FCB-CX1010P,提出一种改进的运动目标检测算法。设计静态背景下单运动目标物体的检测,包括图像预处理、背景差分、阈值求取、图像二值化、图像形态学处理、运动目标物体坐标计算,利用灰度投影算法计算背景运动向量,以实现动态背景下单运动目标物体的检测。实验结果表明,该算法能较好地进行背景运动补偿,并凸显运动物体。