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。     

时空结合的视频对象分割方法

视频对象分割是MPEG（Moving Picture Experts Group）-4视频编码的关键技术．针对常用方法的不足，提出了1种新的视频对象分割算法．形态学滤波后利用分水岭算法实现空域分割，时域分割采用二次帧差求交集的方法获取运动区域，然后时空结合．仿真结果表明该算法简单、快速、准确。     

时空结合的视频对象分割方法

视频对象分割是MPEG(Moving Picture Experts Group)-4视频编码的关键技术.针对常用方法的不足,提出了1种新的视频对象分割算法.形态学滤波后利用分水岭算法实现空域分割,时域分割采用二次帧差求交集的方法获取运动区域,然后时空结合.仿真结果表明该算法简单、快速、准确.     

基于骨架角点检测的粘连车辆分割

给出一种基于骨架角点检测的方法以实现视频监控中粘连车辆的分割。首先利用火烧法提取粘连车辆区域的骨架,并对骨架进行角点检测,然后用K均值聚类方法对角点聚类,由聚类结果得出粘连车辆的分割线。利用50幅从实际监控视频中截取的图片进行实验,结果表明,所给方法可缓解过分割问题,并能在保证分割质量的情况下,缩短分割时间。     

基于改进的三帧差和卡尔曼滤波的车辆检测方法

针对卡尔曼滤波方法在车辆检测中存在背景更新参数固定、背景建模实时性较差的问题,提出了三帧差法与自适应卡尔曼滤波算法相结合的运动车辆检测方法.先采用三帧差法快速提取车辆运动区域,再采用高斯分布确定背景更新参数,同时更新背景模型,最后将两者得到的图像相减得到最终检测结果.实验结果表明,该算法的背景更新速度较快,运动目标提取效果较好.     

基于二次帧差背景提取的车辆追踪方法

针对智能交通系统对交通参数获取的实时性需求,利用背景的短时不变性,并结合帧差分法与背景差分法,提出一种运动车辆的追踪方法.该方法采用二次帧差法对背景快速提取,再对采用背景差分法获得的差分图像进行二值化,同时,为提高识别率对二值化图像进行了形态学操作,得到了较为完整的连通域.最后以帧间连通域的距离为依据,进行车辆追踪.实验结果表明,该方法具有良好的实时性和精确度以及鲁棒性,能够满足智能交通系统的实时需求.     

图像时间序列用于车辆运动检测方法探讨

针对交通路口车辆运动检测问题,在时空梯度技术的基础上提出一种设想,即利用图像时间序列关于时间t和空间（x,y)灰度变化来估计瞬时位置速度场,这样,不必领带于很长一段图像时间序列,即可从理论上对车辆进行运动检测。     

基于改进DRLSE的运动目标分割方法

为了得到精准、连续的运动目标轮廓,提出将帧间差分法和改进的距离规则水平集演化(DRLSE)方法结合应用于运动目标分割.采用帧间差分法得到运动目标的初始轮廓;使用在能量泛函的外力项中融入运动序列时空变化信息的DRLSE方法进行轮廓演化,避免演化受背景边缘干扰,得到精准的运动目标轮廓;根据精准目标轮廓的反馈估计运动方向,并结合帧间差分法为后续的DRLSE提供一个较佳的初始轮廓,能显著提高运动目标的分割速度.实验结果表明,与现有算法相比该改进方法能够更精确、更快地得到运动目标轮廓.     

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。     

基于背景重建的运动目标检测算法

针对复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种改进的基于帧间差分的背景提取算法。该算法利用帧间差分将图像序列中的背景像素点提出来,从而确定背景帧;并利用序列图像背景点在时间上呈高斯分布,用“3σ原则”判断背景点是否发生变化来更新背景。实验结果表明,该方法可以有效的提取和更新背景,从而完整准确地检测出运动目标。     

一种基于边缘检测的运动目标检测新方法

基于帧间差分变化检测,运用多尺度形态梯度算子进行边缘检测,提出并实现了一种运动目标检测新方法.这种检测方法算法简单、运算量小,而且只使用了头两帧的信息,适合于实时应用.实验结果表明:此方法能有效地检测出运动目标.     

SAR图像分割的多尺度自回归滑动平均模型方法

给出了合成孔径雷达(synthetic aperture radar简称SAR)图像多尺度自回归滑动平均(multiscale autoregressive moving average简称MARMA)模型建模的一种新方法。研究了基于MARMA模型的SAR图像多尺度随机特征提取的方法，构造了相应的分类器．将这类方法用于实际SAR图像分割，并将MARMA模型与多尺度自回归(multiscale autoregressive简称MAR)模型的分割结果进行比较，说明SAR图像的MARMA模型分割方法优于MAR模型分割方法；最后给出了评价SAR图像分割结果的区域均匀性指标方法，实际应用结果表明该评价方法是有效的。     

一种基于多重判别的运动目标检测算法

目的 为改善传统的背景差分法对光照的敏感性,并提高其抗干扰性能,提出一种基于多重判别的运动目标检测算法.方法 通过matlab软件进行仿真,利用局部二值算法,将纹理信息和颜色信息融入到背景建模中,并与帧间差分法相结合,设定了两个阈值,进行运动目标的多重判断,利用像素灰度值的变化和变化的像素数量作为是否为感兴趣运动目标的判别依据.结果 多重判别的运动目标检测算法将人和车辆从背景中清晰的分离出来,并能保证运动目标的完整性.结论 算法能够准确的检测出运动目标,并能抵御场景中缓慢而微小的运动带来的干扰,具有较好的鲁棒性.     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

运动物体变化检测算法研究

运动物体的变化检测,恢复和提取是运动检测中的三个重要环节,本文根据视频监控设备CCD器件成像特征以及帧间差运动变化检测方案,建立了一种利用灰度均值和方差作为判决门限的高斯运动变化检测模型,运动检测实验证明,利用该模型可以相对准确的检测出视频序列图像中的运动变化区域．     

帧差法在运动目标实时跟踪中的应用

介绍了一种运动目标实时跟踪方法,主要利用改进的帧插法检测目标,并根据目标运动方向来控制摄像机移动.经实际应用证明,该方法满足了运动目标跟踪的实时性要求,符合工程实际的需要.     

移动相机下的地面运动目标分割技术

提出了一种新的移动相机下的地面运动目标分割方法,运用一种称为"多平面视差约束"的三视角约束方法把图像序列中的每个像素点区分成背景区域和运动目标区域.该方法是在"平面和视差"框架的基础上提出来的,克服了之前几何约束方法存在的视差问题,而且不需要固定的参考平面.同时,在相机跟随目标相同方向移动时,将极线约束的面退化问题简化为线退化问题.实验结果证明了该方法的优越性.