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.     

士兵射击视频对抗系统的运动目标捕捉与跟踪

对士兵射击视频对抗系统中运动士兵目标检测的跟踪过程进行研究。针对捕捉与跟踪目标算法的实时性问题,在传统的背帚差分法基础上,提出一种优化捕捉区域的算法,将“捕捉带”缩小为“捕捉线”,在保证检测精度的前提下,尽可能缩短对非零值像素点信息的搜索时间;运用区域生长法对跟踪区域内对象进行合理合并,从而加快士兵运动轨迹的检测速度,提高系统的实时性。     

复杂场景中运动目标的检测

由于检测场景的复杂性,传统的运动目标的提取常常采用自适应背景更新及自适应阈值分割方法,以去除噪声干扰,提高检测准确性。针对这种情况,提出在背景减除法的基础上通过改进的背景掩膜算法进行背景更新,利用场景的复杂性及系统中运动目标出现在障碍物边缘的特点,进行检测区域及非检测区域的划分,并采用阈值伪图的方法对整个视频序列图像进行自适应阈值分割。实验结果表明,该方法能够有效去除由于光线变化产生的噪声,以及由于相机抖动引起的背景与当前检测帧之间由位置偏差而产生的噪声,并避免了阈值分割时运动目标本身会出现空洞的问题,为后续运动目标的识别与跟踪奠定基础。     

基于改进背景减法的视频图像运动目标检测

为解决传统背景减法在动态背景下受噪声干扰和运动目标检测准确性不高的问题,提出一种基于改进背景减法的视频图像运动目标检测方法。在背景建模阶段,为易于计算和提高检测精度,采用基于GMM的图像块均值方法重构背景模型;在目标检测阶段,采用数学形态学和小波半软阈值函数相结合的方法对检测到的运动目标进行去噪处理;在背景更新阶段,采用自适应背景更新方法进行背景更新。实验结果表明,所提方法提高了运动目标检测的准确性,验证了其有效性。     

一种适于公交乘客计数的自适应背景更新算法

在基于视频图像处理的乘客计数系统(APC)中,背景与前景目标的分割是运动目标检测的关键。针对公交车APC系统的特征,在背景差法的基础上,结合相邻帧差以及平均灰度差,提出了一种自适应背景更新算法,以此为基础,实现了视频图像序列中的运动目标检测。通过对公交车实验采集的视频图像进行处理,证明算法能够克服光线的变化及干扰物体的影响,有效地实现目标分割。     

基于主成分分析的运动阴影检测算法

运动阴影在视频图像序列中普遍存在, 为了防止被错误地检测为目标,提高阴影检测算法的准确性和普适性,提出了一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法.该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用主成分分析(PCA)技术对其进行空间变换提取特征,再利用背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置进行阴影检测.实验结果表明该方法能够很好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影.     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

基于FPGA静态背景的移动目标实时检测

视频图像处理对处理器的数据处理能力和实时性要求都非常高.设计基于FPGA和背景差分算法的静态背景下运动目标检测系统,并详细介绍了系统的设计过程.采用FPGA硬件实现系统设计,极大的提高了系统的实时性,能准确的检测出运动目标.     

基于改进背景差法的运动目标检测

为了更快速准确的实现视频监控中运动目标的检测,提出了基于背景差法的改进算法.该算法对背景差法中的背景建模与阚值选取进行了优化,解决了场景中存在运动物体时背景的初始化问题,能够快速有效地进行背景自动更新.同时根据场景信息自适应地在图像的不同区域采用不同阈值,将检出图像中的噪声点作为反馈来调整闽值,即减小了背景物体产生的噪声,又不影响检测灵敏度,从而大大提高了检测的质量.实验结果表明,该算法比原有算法准确度更高,速度更快,有效地提高了设备的检测效果.     

基于背景减法和时空熵的运动目标检测新方法

从图像序列或视频中检测运动目标是计算机视觉领域中一个基础而关键的任务,但是,运动目标的检测结果通常会因背景变化(光照、背景抖动)而受到干扰.针对以上问题,提出了一种结合背景减法和时空熵的运动目标检测新方法.算法首先利用改进∑-⊿方法构建背景图像,然后用当前帧图像和背景图像做差,得到差分图像.通过计算差分图像的时空熵,可以有效地检测出目标.实验结果表明,新方法可以检测复杂背景下的运动目标,而且对阈值不敏感,算法耗费时间少,易于实现.     

煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法研究

为了提高煤矿井下监控视频的目标识别准确率,对运动目标进行有效跟踪,将小波变换和背景差分法相结合,对Camshift算法进行改进,提出了适用于煤矿井下视频多目标轨迹跟踪算法。首先采用小波三层变换对视频图像进行去噪处理,得到低频图像。然后再进行背景差分运算,检测出运动目标。最后采用Camshift算法对运动目标进行跟踪处理。实验结果表明,改进的Camshift算法减少了原始Camshift算法在初始候选目标时的随机性,提高了目标检测和跟踪的准确率,为煤矿的安全生产提供了保证。     

自适应轮廓的变分水平集复杂背景多目标检测

无需重新初始化的变分水平集模型能够避免经典水平集模型的重复初始化步骤,进而简化计算,降低检测所需时间,同时能够有效利用图像的边缘梯度信息,从而准确定位图像的局部结构.但该模型不能自适应获得初始化曲线,水平集的拓扑结构也无法改变,不能解决多个目标的检测问题.针对以上问题,本文提出了一种基于自适应轮廓的变分水平集复杂背景多目标检测方法,该方法采用帧间差分算法与K-means聚类算法相结合,以获得多个运动目标的初始化曲线,通过形态学方法来降低图像噪声的干扰,从而快速自适应的估计复杂背景下运动目标的位置和轮廓大小.该算法进一步对无需初始化的变分水平集进行改进,将其由单目标检测模型扩展为多目标检测模型,并修正原模型难以处理图像灰度不均匀的问题,最终实现对复杂背景下多个目标的检测.在标准数据库和实际数据集上的测试结果表明,本文所提方法能够准确的定位不同尺度和灰度目标的轮廓,从而提高算法的演化迭代效率及准确性.     

一种新的基于统计的背景减除方法

提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。首先对彩色视频采样得到图像序列,统计序列中各像素的RGB值并归类,用出现概率最高类的RGB均值来构建背景模型;然后根据颜色差异和亮度范围综合条件,结合形态学处理进行背景减除。实验结果表明,此法可以很好地克服灰度视频背景减除中很难识别与背景灰度相近目标的缺陷,同时比传统的彩色视频背景建模快速,且样本中允许运动目标存在。对背景减除的准确性和实时性有一定程度地改进。该文还针对光照和背景变化提出了一些有效的背景更新策略。     

复杂背景下运动目标的改进实时检测算法

针对复杂背景下运动目标检测难度大、算法实时性差的问题,提出了一种改进的运动目标实时检测算法.融合背景差分、帧间差分和边缘检测的信息,划定目标区域提取完整的目标轮廓.针对图像光照突变的问题,改进了运行期均值背景更新策略,在背景更新时同步更新前景分割阈值.使用复杂背景下毛细管粘度计液位检测视频验证算法证明,边缘融合方法和实时阈值更新的背景更新算法能够克服背景复杂、光照变化、运动干扰等带来的影响,提高运动目标检测精度,实现实时检测.     

基于颜色布局描述子的改进ViBe算法

针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子（CLD）提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。     

双目视觉运动目标跟踪定位系统的设计

针对运动目标在被遮挡时跟踪丢失问题,采用双目视觉对运动目标进行跟踪定位.首先,利用背景差分法实现目标检测;然后,利用Kalman滤波器改进的CamShift算法与FAST角点检测算法相结合,通过缩小角点检测的范围,提高预测的准确性和跟踪速度,同时有效解决了目标跟踪丢失问题;最后,通过双目立体视觉视差原理求出目标的三维坐标,实现对目标的定位.实验结果表明,该系统有效地解决了目标跟踪丢失问题,且算法实时性良好,有利于工业上使用机器人对运动目标的精确抓取.     

基于像素灰度归类的背景重构算法

背景差法是一种重要的运动检测方法,其难点在于如何进行背景更新.针对该问题,提出一种基于像素灰度归类的背景重构算法,即在假设背景像素灰度以最大概率出现在图像序列的前提下,利用灰度差对相应像素点灰度进行归类,选择频率最高的灰度值作为该点的背景像素值.在背景缓慢变化和突变时,分别利用该算法进行定时和实时背景重构具有时显的优点.仿真结果表明,即使场景中存在运动前景,该算法也能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.     

改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题,提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合,快速区分出背景显露区和运动目标区,从而提取出完整的运动目标。在运动目标由静止缓慢转为运动的情况下,为背景显露区给予较大背景更新速率,消除了背景显露区对运动目标检测的影响。在兼顾混合高斯模型在复杂场景中对噪声处理效果差的基础上,利用背景模型替换的方法来提高算法的稳定性。经过反复实验,结果表明改进后的算法在自适应性、正确率、实时性、实用性等方面有了很大的改进,能够在各种复杂因素存在的情况下正确有效地对运动目标进行检测。