运动目标检测算法研究综述

运动目标检测技术是计算机视觉的基础,是一个十分有研究意义且很有挑战性的问题。文章从当前运动目标检测问题的相关方法进行分析研究。首先详细介绍了光流法、帧差法和背景差法的算法原理。然后对比了几种算法的优缺点,介绍各算法的适用场景。最后针对研究过程面临的难题,展望了运动目标检测技术新的发展趋势。     

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。     

智能视频监控图像中运动目标检测方法的研究

描述了智能视频监控系统的概念及其研究意义。介绍了监控图像中运动目标检测的几种方法,阐述了他们各自的基本原理和优缺点。讨论了目前运动目标检测所面临的主要问题和困难,并展望了该领域的发展趋势。     

一种复杂背景下运动小目标的检测方法

本文将小目标的帧间信息和光流法紧密联系起来,把小目标的检测分为小目标的预处理、帧间差分和使用金字塔迭代Lucas-Kanade的光流法确定目标三个步骤进行．实验结果表明,该方法能够有效地检测运动小目标．     

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.     

物体融入背景情况下的目标检测方法

针对运动物体运动进入背景区域后,由运动变为静止,成为背景一部分的情况下,传统利用当前图像和背景图像加权得到新的背景图像的方法,背景图像更新较慢,不能快速消除变为背景的物体的影响,提出了帧差法和背景差法相结合的运动目标检测方法,较好地消除了其影响,顺利检测出运动目标,提高运动目标检测方法的适用范围。     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于帧间差分和金字塔LK光流法的运动目标检测

针对用于运动目标检测的光流算法存在处理复杂、计算量大等问题,提出一种帧间差分算法和金字塔LK光流法相结合的运动目标检测方案.该方法先对视频图像进行帧间差分处理,得到图像的运动区域,再对该运动区域进行金字塔LK光流计算,减少了计算区域,提高目标检测的速度.最后在搭建的视觉避障平台上使用LabVIEW语言进行算法程序验证,实验结果证明了算法的有效性.     

基于背景差分和混合帧差的运动目标检测

针对利用核密度估计建立背景模型时计算量大,运动目标和外界环境容易发生变化,提出一种基于改进的核密度估计背景差分法和改进的混合帧差法相结合的运动目标检测方法。该方法在背景建模时,先对背景差分后的图像进行分块和分类,并简化了核密度估计的核函数,对前景块中的像素进行核密度估计,减少了计算量。在混合帧差法中增加了动态阈值,提高了对光线变化的适应性。实验结果表明该方法能够完整地提取出运动目标,提高了目标检测的准确率。     

运动目标检测方法的对比分析和仿真实现

研究了目前运动目标检测常用的两种方法：三帧差分法及混合高斯模型背景差分法,并对两种运动目标检测方法作了简述,且辅以典型的视频运动目标检测实例,给出了两种方法的实验结果,指出其适用范围及优缺点     

静态背景下的运动目标检测算法

运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分。为了改进传统运动目标检测算法存在空洞、阴影和虚假边缘现象,提出一种静态背景下基于五帧差分与背景边缘差分相结合的运动目标检测算法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速简单地构建稳定的背景边缘模型,同时利用背景边缘检测差确定运动目标边缘;之后与五帧差分法检测的结果相累加;最后通过同化填充和后期相关处理提取完整、准确的运动目标区域。实验结果表明,该算法准确率高,连通性好,能满足实时性检测的要求。     

基于AForge.NET类库的视频移动目标检测

运动目标的检测是数字图像处理和模式识别的基础,也是计算机视觉研究的一个重要领域。以C#为主要研究工具,对基于相邻帧差法及背景差分法的视频目标检测算法进行了研究,主要对其原理和算法进行研究。最后利用以AForge.NET架构类库,利用图像灰度的绝对值是否大于设置的阈值实现了对运动目标进行检测,实验结果表明,采用该算法可以对运动目标进行较为精确的检测。     

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.     

一种新的三帧差运动气泡检测方法

针对传统三帧差法在运动目标检测过程中存在部分 重叠和轮廓不完整现象,提出了一种结合 Kirsch边缘检测和背景差分的改进三帧差法。算法首先对连续3帧图像进行差分得到运动区 域,然后对 当前帧进行Kirsch边缘检测,通过已得到的运动区域与边缘检测结果进行逻辑“或”运算, 获得完整的运动 目标,利用背景帧差分割运动目标并去除噪声。实验表明,提出的方法能够提取更加完整的 目标区域,有 效避免漏检、误检等情况。与现有一些同类算法相比,本文算法具有更优越的运动目标检测 性能。     

运动目标检测技术在智能监控系统中的应用

在研究帧差法的基础上,给出了基于连续帧差的一种改进算法:将摄像机拍摄的彩色图像经中值滤波后,采用彩色图像差分模型在连续3帧之间作差分运算,初始分割出移动的飞机,然后设置阈值将图像二值化,经过形态学腐蚀、膨胀处理后,再对得到的两幅差分图像作相与运算来确定移动飞机的位置.实验表明,该方法可完成智能安全监控系统中移动飞机的检测和定位任务.     

无人机视频图像运动目标检测算法综述

运动目标检测是实现目标跟踪、交通监控、行为分析等任务的基础。但在无人机获取的视频图像中,无人机运动、旋翼震动或外界风力等客观因素使图像出现较为明显的背景、光照等变化,会对运动目标的检测产生影响。因此,如何降低干扰、提高检测精度,让无人机在运动目标检测领域发挥作用在信息时代具有相当重要的意义。无人机视频图像的运动目标检测相比传统运动目标检测,检测思路基本一致,但干扰因素众多。本文以此为切入点,分类综述了适用于无人机视频图像运动目标检测的算法及其改进,主要包括运动估计算法、帧间差法、背景建模法、光流法等传统算法和近年出现的新型算法;通过对无人机运动状态的划分探讨比较了上述方法的优缺点及适用场景。帧间差法更适合处理无人机悬停状态的数据,背景建模法、光流法及新型算法对无人机悬停及巡航状态的数据均可处理;上述算法均不能很好解决光照变化造成误检、漏检现象。所以处理无人机视频数据时,要根据其运动信息及数据特点选择合适的算法,才能获得好的检测结果。     

一种改进的运动目标检测与跟踪方法

为了解决传统的帧间差分法提取的运动区域不完整,且容易造成空洞等问题,将其改进为基于三帧差分的背景差分法检测运动目标。在跟踪方法上先对目标进行边界扫描,利用链码原理记录目标边界,再采用质心跟踪法。最后将算法移植到TMS320DM642的硬件系统上进行精度测试。实验表明改进后的方法使运动目标检测算法的性能得到很大的优化,可以有效、实时地完成对运动目标的检测与跟踪,实现不丢帧、跟踪精确。     

序列图像中运动目标检测与跟踪方法分析

运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究争图像编码研究的主要内容,有着广泛的应用领域.研究了目前运动对象检测与跟踪的一些常用方法,包括时域差分法、背景差分法、基于光流场的检测方法和卡尔曼滤波、特征光流法的跟踪方法,井对各种方法进行了比较,指出其优缺点及适用范围,并给出了时域差分及背景差分方法的实验结果.     

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%。