混合高斯融合三帧差的运动目标检测改进算法

针对混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)无法检测到完整的运动目标,三帧差法检测目标时对物体速度的敏感,检测到的物体会出现空洞等缺点,提出了一种混合高斯融合三帧差法的运动目标检测改进算法.首先,在运动目标提取过程中,改进的三帧差法采用动态分割阈值和边缘检测技术,解决光线突变和边缘不连续问题;然后引入新的高斯分布自适应选择策略,以减少处理时间,提高检测准确性;最后,利用改进HSV(Hue-Saturation-Value)颜色空间来消除阴影区域,得到一个完整的运动目标.数据实验表明,该算法在不同场景具有较好的检测能力.     

基于帧差法的运动车辆阴影去除算法

在视频交通车辆目标检测中,阴影问题是影响其检测准确性的关键问题之一.为了解决这个问题,提出了一种结合单模高斯模型和帧差法的运动目标阴影去除方法.首先通过单模高斯模型背景建模获取前景包括阴影在内的目标图像,再结合帧差法去除阴影.实验结果证明,该方法得到的车辆目标比较完整,并较好地去除了运动车辆阴影.     

用于运动人体检测的改进的帧差法

为了克服单一固定的阈值难以获得可靠的结果缺陷,提出一种使用分级闻值,对帧差图像进行二值化的方法.实验表明使用该方法可以可靠、实时地检测视频序列中的运动人体.     

基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪

为了实现在静态背景下对运动目标的自动检测跟踪,提出基于改进的帧差法和Mean-shift结合的运动目标自动检测与跟踪算法。该算法改进了传统的三帧差分法,引入单高斯背景模型参与目标检测。此外,传统的Mean-shift算法,在起始帧需要手动选定目标,且选定窗口大小固定不变,不能根据目标尺寸变化而变化,从而导致失去目标。这里提出的方法先利用改进的帧差法检测目标,确定目标的位置窗口和中心,然后结合Mean-shift算法,根据是否超出设定的阈值来确定是否需要更新模板,从而实现该算法对运动目标的自动跟踪。实验表明,该算法计算速度快,具有较高的准确率。     

基于混合高斯模型和帧差的火焰前景提取算法

随着计算机视觉技术和模式识别技术的进一步发展,利用图像处理技术识别火焰引起了人们的重视,文中将帧差法和混合高斯模型法相结合,提出了一种新型火焰前景提取算法。接下来根据火焰的静态特征和动态特征,通过火焰频率特征、相关性特征、圆形度特征、色彩特征等,能准确识别出几种不同室内环境下突发的火焰,同时能有效地避免光线移动、人影晃动所造成的干扰,实验结果表明,此算法的识别准确率在90%以上,识别时间大约在5s~20s。     

基于改进单模高斯模型的运动目标检测算法

在视频交通车辆目标检测中,阴影问题是影响其检测准确性的关键问题之一.为了解决这个问题,提出了一种结合单模高斯模型和背景差法的运动目标阴影检测方法.首先针对传统单模高斯模型提出了一种自适应学习率和选择性差值更新背景相结合的方法,加快了背景模型的初始化速度,同时结合背景差法对阴影部分进行检测与去除.实验结果表明,该方法能够较好地去除车辆的阴影,提高了检测的准确性.     

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。     

基于MRF的自适应帧差运动目标检测

为克服传统的运动目标检测算法容易受到显露遮挡,空洞以及噪声现象的影响,构造了一种基于MRF的自适应帧差运动目标检测算法。采用最大类间方差法自适应确定序列图像的初始标记场;通过帧差及“与”运算处理,消除伪运动信息;结合马尔可夫随机场理论构建了自适应马尔可夫随机场模型系统能量函数;并利用迭代条件模式算法完成标记场的优化过程,准确的提取出运动目标。实验结果表明,该算法能够有效地实现运动目标检测,效果理想。     

基于混合高斯模型和六帧差分的目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型在光照突变、噪声干扰时鲁棒性不高,易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频运动目标检测算法。该算法将混合高斯模型与六帧差分算法相结合,构建了一种高效的运动目标轮廓模型,并嵌入背景替换法和动态阈值分割法提高算法的稳健性,通过连通性检测和形态学处理,得到完整的运动前景像素。不同场景的视频检测结果表明,改进算法有效克服了光照突变、噪声干扰、空洞及双影现象,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。     

一种基于能量差比较算法的差分运动检测方法的改进

本文利用人眼对边缘(空间梯度)特别敏感的视觉特点,把帧间运动变化检测和图像的边缘检测结合起来,对帧间差分法进行了改进。首先,本文构造了一个二维运动探测器,将各向异性自适应边缘检测算子扩展到动态图像处理中,提出了,运动像素的能量差比较算法。该算法能够对运动目标各个运动像素的运动方向起到一个优化加强的作用,最终得到各个方向上的最佳检测。实验证明,这种算法可以很好的强化每个像素的运动方向,达到最佳的检测效果。     

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。     

改进帧差与分水岭算法融合的运动目标检测法

针对机器视觉系统中运动目标检测问题,在帧间差分法的基础上,提出了一种新的运动目标检测算法。采用改进的帧间差分法,融合分水岭算法分割特点,获得真实目标的轮廓,并进行实验验证。结果表明,该算法对帧差法进行改进后,得到的动态目标更接近于实际情况,改进的算法更适合于智能系统中消除杂波及对运动目标的检测。     

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%。     

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.     

基于吞噬聚类的关键帧提取新算法

为了有效、自适应地提取镜头中的关键帧,提出了一种基于吞噬聚类的关键帧提取新算法。该算法通过邻近吞噬体的互相吞噬,聚类相似的数据对象,最后所剩吞噬体的吞噬中心即为视频帧的聚类中心,距离聚类中心最近的特征向量所代表的视频帧就是所需要的镜头关键帧。对该算法利用MATLAB仿真并通过与传统算法对比,结果表明,相对于传统算法,该算法的查全率和查准率都有了一定程度的提高。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

为了改善混合高斯模型在光照突变时容易产生大量误检的缺陷,采用了一种高斯模型与均值法相结合并为前景像素建立计数器的方法。在建立背景模型时,运用多帧图像求平均值的方法初始化混合高斯模型的背景;为每帧图像的前景像素数建立计数器,并以此消除被误判为前景的区域;对检测出的前景区运用数学形态学处理,得到图像真正的前景区域。结果表明,该算法不仅克服了初始背景中的干扰,而且消除了光照突变时的误检,提高了运动目标的检测率。     

基于差分法的心率计算及DSP实现

心率是人体中一个非常重要的生命信息。介绍了一种计算心率的方法,并用DSP对其进行仿真。先用差分法提取QRS波,再用心率计算公式计算心率的值,最后用TI系列的TMS320VC5416芯片对该算法进行仿真。由仿真结果可知,该方法能够准确确定R波峰的位置,计算简单,易于硬件实现。