融合运动和统计特征的静态目标检测

为了解决大部分时间处于相对静止状态目标的智能监控,提出一种融合运动和统计特征的静态目标检测方法.该方法采用行列错位减图像的帧差来提取目标运动特征,根据目标模型和候选区域的统计特征匹配检测目标,利用运动特征和模板的相似性度量动态更新模板.通过积分图优化特征提取及对强光抑制,提高了算法的实时性和鲁棒性.     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开,本文提出了一种三帧差分法的改进方案,该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体,然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开,本文提出了一种三帧差分法的改进方案,该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体,然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

基于序列图像中运动小目标检测

根据序列胶片图像中运动目标帧间相关特性,提出一种弱小目标检测的方法。采用图像积累的方法,提高信噪比,去除图像背景;采用自适应门限进行阈值分割,得到二值化的图像;利用帧间目标相关的特性去掉噪声点,检测出目标点。实验结果表明,该方法能够有效地提取出低信噪比下序列图像中的微小运动目标。     

基于图像配准的动态场景运动目标检测算法

针对摄像机运动的动态场景下运动目标的检测问题,提出了基于Harris角点方根-算术均值距离配准的动态场景运动目标检测算法。首先将当前帧图像与前一帧图像进行配准,获取图像的全局运动参数;利用求得的运动参数对当前图像进行运动补偿;然后,将其与存储的前两帧图像进行帧差法,以获得运动目标的轮廓信息;以该运动目标区域为掩模,检测并定位该运动目标。实验结果表明,此算法能够较好的处理摄像机运动等动态场景情况下的运动目标定位问题,为运动目标的跟踪和识别奠定基础。     

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测

运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪。因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一。有限线积分变换（finitelineintegraltransform,FLIT）作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征。检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的。具体而言,先对图像序列中的每帧网像（包括参考帧）作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声。实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标。     

基于均值背景与三帧差分的运动目标检测

为了实现对室外监控视频中人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标检测过程中容易出现"空洞"现象,提出了一种基于均值背景与三帧差分的运动目标检测算法.该算法通过将经均值背景建模得到的视频当前帧的背景加入到三帧差分中与视频当前帧和视频当前帧的下一帧分别进行邻间差分,避免了背景像素点对前景检测带来的影响,解决了三帧差分法在运动目标检测过程中存在的"空洞"问题.仿真结果表明,该算法在完整性和准确性方面要优于传统的运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现快速的运动目标提取.     

基于差分法的运动目标检测设计

介绍了一种以差分法实现运动目标检测的设计.对比了常见的运动目标检测方法和图像处理技术,重点对帧差分法和开源AForge .NET框架进行了分析,利用AForge .NET框架设计实现了运动目标的检测功能.应用表明,该设计易于使用与扩展.     

基于背景差与帧间方块编码差值法的运动目标检测

运动目标检测是视觉领域的重要研究内容,本文提出一种将背景差分与帧间方块编码差值法相结合的运动目标检测方法.通过帧间方块编码差值法区分出运动区域与静止区域;静止区域用来更新背景,运动区域与背景模型进行拟合,区分出运动目标和显露区.介绍了一种基于HSV颜色空间的阴影剪除算法.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出运动目标并剪除阴影.     

图像序列中点目标实时检测算法

点目标检测在液体杂质检测中非常关键,在分析现有图像点状目标检测算法的基础上,研究了一种适用于图像序列的运动点目标多阈值检测算法,在背景抑制的基础上,首先采用自适应多阈值分类的方法提取多类疑似目标,强化了各点状目标疑似的检测能力。在当前帧疑似目标的真伪无法判定时,根据目标在相邻帧间的位置变化信息构造相应的时空管道,沿时空管道正向寻找可能出现的各类疑似目标,并将其能量与当前帧疑似目标点的能量进行加权求和后再进行门限判决。使用硬件并行预处理图像,较好地解决了实时性问题,满足系统实时性要求。对安瓿瓶液体图像序列进行测试的结果表明,该算法的效果令人满意。     

数学形态学在运动物体检测后处理中的应用

在运动物体检测后的二值图像中,经常会存在细小噪声和内部空洞,不利于运动对象后期的分析和跟踪.运用数学形态学的方法对检测后的二值图像进行后处理,可以有效地解决这一问题.文中介绍了数学形态学的基本运算和运动物体的检测方法,并给出了数学形态学后处理的实验结果.     

基于视频检测的卡尔曼滤波车辆跟踪算法及行为分析

采用基于目标检测的运动目标跟踪策略, 首先用时间差分法进行运动目标检测, 获得运动目标的初始位置;然后采用卡尔曼滤波器预测运动目标下一时刻所在的位置, 再利用运动目标检测的结果评估和矫正预测结果, 获得运动目标的准确位置, 并依据跟踪结果进行车辆的行为分析.实验结果表明, 本方法可有效地解决运动目标部分遮挡及短时间全遮挡下的可靠跟踪问题.     

一种改进的运动目标检测算法

针对目标检测过程中的背景变化、光照变化、阴影对检测的影响,提出了一种改进的运动目标检测算法。首先利用改进的统计方法建立了目标的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将检测出的目标采用融合HSV颜色信息和纹理特征的混合高斯阴影模型方法来去除阴影。实验结果证明,该算法在场景中有目标运动的情况下。能够准确地建立背景模型,并能去除阴影影响,提高系统的检测准确性。     

基于序列图像的运动轨迹检测方法

序列图像中运动目标轨迹检测是目标识别与跟踪处理的关键技术。运动轨迹检测的核心是运动目 标的轮廓特征提取,传统算法提取的目标物体由于受不同因素的影响只突出了轮廓的部分特征,给运动轨迹检测带 来一定的困难。在利用传统算法获取不同特征信息的基础上,采用蚁群聚类的多模板融合边缘检测方法获取目标 边界,实验结果表明该方法在轨迹检测过程中能够获得较完整的特征信息,能更有效地获取目标轨迹。     

一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法

提出了一种基于边缘检测的时空视频对象分割算法。首先提出一种基于高阶统计量的帧间差分图像处理方法,然后运用边缘检测得到空域分割结果和用累计差分与对称差分得到时域分割结果,综合时空域分割结果得到运动目标的边缘,最后对边缘图进行区域填充与数学形态学处理,得到运动目标掩模图像。实验结果表明本文算法能够得到较准确的分割结果。     

一种复杂背景下的运动目标检测方法

提出一种复杂背景下的运动目标检测方法．它根据背景运动情况下,像素与它领域之间的相关性对实行运动目标的检测,消除由于背景运动所造成的错误检测,并采用自适应背景更新方法,提高算法的稳定性和可靠性．通过实验验证,本算法对光照变化、背景运动、前景和背景互化有很强的适应能力．     

基于立体视觉的三维空间入侵检测

针对平面视频监控无法感知运动物体深度的缺点,提出了基于立体视觉进行三维空间入侵检测的理论和方法。采用双目平行摄像系统,基于立体校正后的左右图像进行视差计算,并在视差图的基础上直接对运动物体做入侵判别;同时,设计了三维敏感区域的设置和报警策略。为了加快计算速度,采用一种基于下采样块匹配的方法来计算代价空间,最后用快速的局部动态规划输出视差图。在计算某目标的实际视差时,与目标的运动区域检测相结合,以减小计算误差。实际测试结果表明,该方法可以有效地探测到三维空间的运动目标入侵。     

一种基于变化区域检测的 运动对象分割算法

文章针对在变化区域内运动对象的分割，提出了一种基于块的帧差处理方法，对差分图象进行噪声分析和能量分析，利用块矩和能量的双重约束来检测变化区域。后续的空间分割时，在变化区域外接矩形内用区域生长法修正检测结果，取得具有精确边界的运动对象。实验结果表明这种算法兼顾了实时性和精确性，能有效地分割出视频序列中的运动对象。     

中国近代史上的一个特殊时期(1916-1928)——以领土维护情况为研究对象

针对移动目标检测过程中，背景信息复杂并且信息处理量大的问题，提出了一种对检测区的位图进行差影计算，从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值，采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到；同时，还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明，该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。