基于融合差分的可变光强自适应目标识别算法

主要研究视频监控系统中运动目标检测算法,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法。该算法通过多次差分以及判决区域的相关运算划定背景区域和运动区域。同时参考相邻帧平均灰度信息更新背景帧以适应光线变化对判断造成的影响。在图像后处理中结合相关形态学算划分最终的运动目标。该算法可实现运动目标的快速准确定位和区域估算,实验表明该算法的时间复杂度和空间复杂度低,效果良好。     

基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法

为了提高红外图像的融合质量并降低复杂度,提出一种基于帧差检测技术与区域特征的红外与可见光图像融合算法。首先,设计帧差法对红外图像中的目标完成检测,从而进行目标分簇与图像分割;并借助帧之间的信息完成目标的准确定位;再根据目标区域的特征设计不同的融合规则,充分利用可见光和红外图像的有效信息进行互补,完成图像融合,并对融合算法的复杂度进行理论分析。同时,在可见光和红外图像中目标不可动可观察及目标可运动可观察两种条件下进行融合实验,实验结果表明,与当前图像融合技术相比,所提技术具有更高的融合质量,其融合图像能够准确反映目标和背景。     

一种改进的基于K-SVD字典学习的运动目标检测算法

提出了一种基于字典学习的运动目标检测方法.该方法首先使用多帧平均方法从训练样本中得到初始背景,再通过BP算法建立背景的初始稀疏表示模型;然后利用视频序列中当前时刻的近邻五帧图像,通过K-SVD方法自适应更新背景数据字典中的原子,使背景稀疏表示模型最优逼近近邻帧背景的观测值;最后将当前帧图像与背景模型进行差分,完成前景运动目标的检测.仿真和对比实验结果表明,对图像信号进行稀疏表示可以有效降低数据的冗余度,减小运行时间,同时在字典更新阶段利用近邻帧图像的相关性特性,能获得鲁棒性较好的背景字典,自动排除伪前景的干扰,从而提高视频序列中的运动目标检测的准确率.     

基于Android平台的视频运动目标检测系统

为了在Android平台上实现实时性好,抗噪声性能强的视频序列运动目标检测系统。本文提出了一种融合单高斯背景模型和帧间差分的运动目标检测算法。该算法提取出帧间差分法检测的运动目标区域,并对该区域采用基于单高斯模型的背景差分算法提取出运动目标,然后对高斯背景图像进行更新。实验结果证明,该算法能够有效降低背景扰动的影响,增强检测出的运动目标的完整性,而其复杂度仅为两种组成算法之和的73.9%,在Android平台上运行效果良好。     

基于视差和帧差的图割优化运动目标分割算法

提出一种基于视差和帧差的图割优化运动目标分割算法,在运动目标分割过程中,利用能量函数优化方法得到较为准确的区域视差,同时在此基础上将视差和帧差特征采用图割算法的能量函数进行融合,以此提高前景目标分割的准确性。实验结果表明该方法当区域视差的优化受到灰度因素的影响时,利用图割结合视差和帧差特征能够有效地减少视差优化不够准确的区域被检测为前景目标的可能性,同时也能填补大多数帧差分割的空洞,增强了分割结果的稳定性。     

Moving Object Segmentation Algorithm Based on Graph Cut Optimization Integrating Disparity and Frame Difference

提出一种基于视差和帧差的图割优化运动目标分割算法,在运动目标分割过程中,利用能量函数优化方法得到较为准确的区域视差,同时在此基础上将视差和帧差特征采用图割算法的能量函数进行融合,以此提高前景目标分割的准确性.实验结果表明该方法当区域视差的优化受到灰度因素的影响时,利用图割结合视差和帧差特征能够有效地减少视差优化不够准确的区域被检测为前景目标的可能性,同时也能填补大多数帧差分割的空洞,增强了分割结果的稳定性.     

改进的Vibe运动目标检测算法

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题,本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法.首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型;然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域;最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影.实验结果表明,本算法可以有效消除Ghost区域,并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影.     

一种基于帧差法与背景减法的运动目标检测新方法

为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法.该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像,然后利用改进的mode算法进行背景差分获得另外一幅前景图像,最后将得到的两幅前景图像进行布尔或运算,得...     

一种基于梯度和Vibe算法的运动检测算法

针对运动检测算法在动态背景下准确性不高的问题,提出了一种基于梯度图和改进后的Vibe算法相结合的运动检测算法.该算法首先利用Sobel算子计算出梯度图,然后采用Vibe算法与三帧差分法相融合的方法对梯度图进行检测,获取运动目标.该算法改变了传统的以原始图像来构建背景模型的思想,提出了用梯度来构建背景模型,有效地改善了运动检测中的误检问题.实验结果表明,与GMM(高斯混合模型)、Codebook相比,该算法在静态背景和动态背景下实时性和准确性都较好.     

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。     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

室内夜间微弱光源下运动目标检测和阴影去除

提出一种新的室内夜间微弱光源照明情况下的运动目标检测方法。首先进行背景建模, 获取稳固的背景图像, 之后对背景和当前帧图像进行图像增强处理, 提高其清晰度; 采用相对背景减法检测前景运动目标, 并对差分图像进行去噪和修补; 利用前景目标区域、阴影区域和背景区域像素亮度值存在差异的特点, 检测和去除背景差分图像中可能存在的阴影, 获得准确的运动目标。在室内夜间环境下采集视频进行试验, 结果验证了所提方法的有效性。     

An adaptive background reconstruction algorithm based on inertial filtering

To improve the detecting effects of moving objects, an adaptive background reconstruction algorithm based on inertial filtering is proposed in this paper. According to different properties of the moving foreground and ever-changing background, the current frame is added to the background with a specific weight value. So the background can not only keep steady, but also be reconstructed at a specific speed. Experimental results show that the algorithm can reconstruct the background quickly and effectively whenever the background changes slowly or suddenly, or the background is mixed with moving foreground, and it can improve the veracity and robustness of objects detection effectively.     

视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

基于稀疏表达残差的自然场景运动目标检测

本文提出一种基于稀疏表达残差的非参数化运动目标检测算法,在假设前景变化相对静态背景可以视为稀疏残差的基础上,采用视频前n帧初始化稀疏表达字典;利用字典对后续视频帧进行重构,提取每帧的重构残差;结合基于光照强度的全局阈值矩阵,将残差图像二值化,提取图像前景;利用前景区域和边缘点关系剔除ghost区域;采用增量PCA(Principal Component Analysis)算法和保守更新的思想对背景模型进行更新.在changedetection.net提供的shadow数据集上实验表明,采用全局更新和残差计算的方法,可以有效的解决由于自然场景光线变化导致的阴影变化,并且对自然场景中背景的小幅度抖动和相机抖动等问题也具有一定的抵抗能力.     

基于视频处理的运动车辆检测算法的研究

车辆检测技术是现代智能运输系统的重要组成部分,现有的相关视频检测算法能够检测目标且对环境具有一定的适应性,但其在算法实时性、识别率等方面仍有待提高。提出了一种基于Fisher准则函数法的自适应阈值背景减法和对称差法相结合的运动车辆检测算法,该方法采用surendra算法提取背景,通过背景减法提取出目标前景,再将其与对称差法相结合得到准确的运动目标区域并实时地完成背景更新。实验表明该方法快速、准确,具有一定的实用价值。     

A novel algorithm to segment foreground from a similarly colored background

Color similarity between the background and the foreground causes most moving object detection algorithms to fail. This paper proposes a novel algorithm designed to segment the foreground from a similarly colored background. Central to this algorithm is that the motion cue of the moving object is useful for foreground modeling. We predict the position of the moving object in the current frame using historical motion information, and then use the prediction information to construct a predictive model. The mixture foreground model is a union of the predictive model and the general foreground model. Final segmentation is obtained by combining a likelihood modification technique and the mixture foreground model. Experimental results on typical sequences show that the proposed algorithm is efficient.     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

一种基于视频序列的行人检测算法研究

随着计算机视觉技术在图像处理与模式识别中应用的不断深入,人体 运动目标检测逐渐成为了备受人们关注的热点问题。提出了一种改进的人体运动目标检测算法。 用中值法提取了图像的背景,然后通过结合背景差分法和帧间差分法处理图像得到了运动目标区域。试验结果 表明,该方法可克服单种算法所带来的缺陷,同时还具有较高的准确性,且满足工程实时性的需 求。本文算法简单有效,适合应用在嵌入式平台上。