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复杂背景下全景视频运动小目标检测算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决复杂背景下全景视频中运动小目标检测精度低的问题,提出一种基于复杂背景下全景视频运动小目标检测算法.首先,为降低复杂背景信息的干扰,提高目标检测的精度,采用快速鲁棒性主成分分析(Fast RPCA)算法将全景视频图像的前景背景信息分离,并提取出前景信息作为有效的图像特征;然后,改进更快的基于区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)中的区域生成网络(RPN)的候选框尺度大小,使之适应全景图像中的目标尺寸,再对前景特征图进行训练;最后,通过RPN网络和Fast R-CNN网络共享卷积层输出检测模型,实现对全景视频图像中小目标的精准检测.实验结果表明,所提出算法可以有效抑制复杂的背景信息对目标检测精度的影响,并对全景视频图像中的运动小目标具有较高的检测精度. 相似文献
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提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。 相似文献
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研究合成孔径雷达图像准确性问题。合成孔径雷达图像分类过程中,特征集包括图像的Pauli特征、相干矩阵特征、小波特征、纹理特征等多特征,由于原始特征数目过多,并且采集特征伴随巨大的随机性,几乎不能建立多目标描述模式。传统的图像分类方法面临多特征、强随机性的特征集合时,因为无固定化的特征约束,导致分类效果不好的问题。为了避免上述缺陷,提出了一种基于最优分类平面的合成孔径雷达图像分类算法。利用局部二值模式纹理分析方法,进行合成孔径雷达图像特征提取,为图像分类提供准确的数据基础。利用最优分类平面方法,实现合成孔径雷达图像的分类。实验结果表明,利用上述算法进行高精度合成孔径雷达图像分类,能够获取准确的分类结果。 相似文献
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视频序列中的人脸定位是利用视频图像进行人脸识别的关键技术.为提高视频序列中人脸定位的准确性,通过分析彩色视频序列中的人脸特点,提出一种采用背景去除、肤色区域探测、水平亮度投影和垂直梯度运算、特征点拟合等人脸模板特征的方法,对视频序列中的人脸进行定位.实验结果表明,该方法定位的人脸能够满足实际应用,已利用本方法开发了人脸门禁系统. 相似文献
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本文针对视频火焰的检测算法做了改进,从提取前景目标、颜色检测中的条件判断、火焰颜色的强度变化检测到火焰面积变化,以及火焰的灰度直方图特性都做了MA-TLAB仿真,并提出一套较简洁易行的视频火焰检测算法。 相似文献
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针对复杂背景下航拍视频中的运动目标检测问题,提出一种基于改进的特征匹配算法与全局运动补偿的防抖方法,以及结合多帧能量累积的运动目标检测算法。首先,采取局部区域匹配法加快该算法的处理速度,避免运动目标对背景补偿的影响;其次,利用尺度不变的SURF算法,结合快速近似最邻近搜索算法得到匹配点对,并通过双向匹配和K-近邻算法筛选优秀匹配点;然后,建立仿射变换模型,求解运动参数,并进行运动补偿;最后,通过多帧能量累积进行目标检测。仿真结果表明,该方法具有良好的运动目标检测效果。 相似文献
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无特定背景条件下运动目标的分割算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无特定背景条件下运动目标的分割问题,采用改进的三步搜索算法有效地提高灰度投影法检测序列帧间运动矢量搜索速度,同时保持了运动矢量的搜索精度。并通过帧间运动矢量补偿将相邻三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位上,提出了改进型HSI帧差分法检测运动目标区域,通过聚类分析确定运动目标的个数。结合数学形态学的闭运算和填充运算分割出运动目标。实验结果表明,该方法能够快速高效地从无特定背景条件下的视频序列中提取运动目标,具有图像信息利用充分、鲁棒性强和准确性高等优点。 相似文献
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基于运动目标检测的视频水印算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
摘要:为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。 相似文献
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背景建模是视频监控中检测运动目标的一种常用方法。针对固定场景的视频,给出了一种视频运动目标检测算法。利用混合高斯建模的背景差分法,在复杂背景条件下提取出运动目标,在OpenCV库函数的支持下进行编程测试,算法可以准确地检测运动目标。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。 相似文献
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运动检测是现代视频监控系统的核心.在分析和探讨了几种运动检测算法后,提出了一种新的应用于视频监控系统的运动检测算法,该算法结合统计法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行块匹配最优搜索,估算出运动矢量.该算法的应用有效地压缩了存储的视频数据,改善了系统性能,有很好的实用价值. 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(2)
深入研究视频序列的基本特性,并在此基础上提出一种改进的DCT(离散余弦变换)域的分块视频水印方案。提出的方案中,通过结合人类视觉感知系统和运动目标检测技术,从视频图像序列中实时地发现并提取运动目标,确定运动目标所在区域,选取视频图像中的运动区域和高细节纹理复杂度区域作为视频水印的嵌入区域,并在水印的嵌入的过程中,通过细分像素块来减少像素分类带来的分块效应。通过仿真实验结果显示,该算法具有较好的不可感知性和鲁棒性。 相似文献
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为剔除复杂运动前景对视频稳像精度的干扰,同时结合时空显著性在运动目标检测上的独特优势,提出一种融入时空显著性的高精度视频稳像算法。该算法一方面通过时空显著性检测技术识别出运动目标并对其进行剔除;另一方面,采用多网格的运动路径进行运动补偿。具体包括:SURF特征点提取和匹配、时空显著性目标检测、网格划分与运动矢量计算、运动轨迹生成、多路径平滑、运动补偿等环节。实验结果表明,相较于传统的稳像算法,所提算法在稳定度(Stability)指标方面表现突出。对于有大范围运动前景干扰的视频,所提算法比RTVSM(Robust Traffic Video Stabilization Method assisted by foreground feature trajectories)的Stability指标提高了约9.6%;对于有多运动前景干扰的视频,所提算法比Bundled-paths算法的Stability指标提高了约5.8%,充分说明了所提算法对于复杂场景的稳像优势。 相似文献
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在视频稳定的过程中,由于摄像机的运动,造成图像的扭曲.针对这种情况,提出一种基于相机姿势的全局运动估计,同时为了克服图像拼接后,部分区域像素丢失的问题,使用改进后调和模型来修复缺少的像素.算法首先提取特征不变量,然后基于这些特征不变量去估计摄像机的运动矢量,相乘各帧间的运动矢量,可以得到每一帧参考第一帧的运动矢量.运用这个矢量可以很好地计算出没有扭曲的图像.运用计算出的图像与视频帧进行拼接,可以很好的解决图像的扭曲的问题.然而,图像拼接完成后可能导致部分区域像素缺少,为了填充缺少像素,算法使用了改进的调和模型来修复缺少区域.实验结果表明,基于相机姿势的全局运动估计可以很好的解决图像扭曲的问题,同时改进的调和模型可以高效的完成对图像的修复. 相似文献