一种多级运动目标检测算法

为了提高Javed等提出的运动目标三级检测算法的稳定性,文中对其处理方法做出改进;在像素级处理阶段,采用每一个像素点及其邻域组成的集合作为特征矢量来描述图像,对YUV格式的彩色图像的不同颜色分量分别建立混合高斯模型,得到背景模型后,计算出Sobel边缘检测得到的边缘点的统计分布;在区域级处理阶段,将彩色图像分割与背景建模结合起来,得到具有精确边缘的运动目标,并利用边缘信息消除干扰目标;实验结果表明,即使在前景纹理、颜色比较一致且与背景对比不是很明显的情况下,改进后的方法也能完整地检测出运动目标.     

一种改进的运动目标精确检测算法

针对传统混合高斯背景模型在多变场景下因背景模型更新不及时而存在的误检、漏检等不足,提出一种改进算法.该算法首先通过在高斯分布匹配过程中结合帧间差分获取的帧间未变化区域与变化区域判断像素点的区域类别,然后根据不同的像素区域类别执行不同的背景更新策略,使背景的更新及时准确地反映背景的变化.实验结果表明,该改进混合高斯背景模型算法能有效地解决因目标和背景相互转化而出现的拖尾、影子以及运动目标空洞等问题.     

基于背景建模的运动目标检测

介绍了在视觉监控领域经常用到的几种基于自适应背蒂模型的经典方法,如非参数模型、单高斯模型和混合高斯模型等。通过试验．比较了上述方法在检测过程中的优势和不足之处,以其在工程实践中有一定的参考作用。     

基于背景建模的运动目标检测

介绍了在视觉监控领域经常用到的几种基于自适应背景模型的经典方法,如非参数模型、单高斯模型和混合高斯模型等。通过试验,比较了上述方法在检测过程中的优势和不足之处,以其在工程实践中有一定的参考作用。     

基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对智能交通系统中运动目标检测阶段存在的不足,提出了一种基于自适应混合高斯模型(GMM)的改进算法。将隔帧差分的方法引入背景建模的初始判别阶段,从而迅速地检测出运动变化区域,提高了算法的灵敏度,同时也增强了对缓慢运行车辆的检测的适用性;将划分出的背景及运动区域赋予不同的更新率,使得背景显露区域得到迅速恢复,消去了运动车辆留下的"影子"。在此较为精确的背景模型下,结合灰度和canny边缘特征进行背景差分,有效地保留了与背景灰度相似的运动目标的轮廓。通过实验证明该检测算法取得了较好的效果。     

基于减背景与对称差分的运动目标检测

本文提出了一种基于背景相减法和对称差分法来进行运动目标检测的方法。首先通过混和高斯模型建立运动区域的背景模型,并对背景进行实时的更新,然后通过背景相减法确定运动目标区域,再和对称差分法相结合,得到比较可靠的运动目标区域。     

基于GMM和超像素马尔科夫随机场的运动目标检测

针对传统的基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法抗噪声性能差、易受动态背景干扰的缺陷,提出一种高斯混合建模与超像素马尔科夫随机场(MRF)相结合的运动目标检测方法。采用GMM对视频图像进行建模,初步标记出前景目标区域;对原始图像进行超像素分解,并根据GMM提取的前景图像得到概率超像素图像;采用MRF建模对概率超像素图像建模得到最终的运动目标前景图像。通过实验对比分析,表明提出的算法对噪声干扰、动态扰动背景等复杂场景均可以得到优于传统算法的结果。     

基于背景分类的运动目标检测算法

针对光线暗、对比度和分辨率低的监控视频,提出了一种基于背景分类的运动目标检测算法。 首先用视频第一帧图像HSV空间的色度H和亮度V作为背景特征进行初始化,建立两种包含色度和亮度特征的背景模型类,即初始化得到的原始背景类和受光照或者其他因素影响得到的在原始背景周围波动的背景波动类,利用这两个背景模型进行前景检测和背景更新。为提高前景检测的准确率,背景模型的更正加入背景更正机制和权重机制,使得背景中样本的数量根据背景的实际情况处在一种动态的变化中,提高前景分割的效率。用不同场景下的监控视频进行算法对比实验,结果证明,该算法获得的前景完整清晰,视频处理的速度较快。提出的算法简单实用,对噪声干扰表现出良好的鲁棒性。     

智能监控系统中一种改进的目标检测算法

目标检测算法是智能监控系统研究领域中的一个重要课题,基于混合高斯模型的背景差分方法是其中一种广泛使用的目标检测方法,但是,在当场景本身发生变化,如当静止的物体开始移动时,存在背景模型对背景的变化的不能快速、及时地响应等问题。本论文针对运动目标的检测,提出了一种新的混合高斯模型自适应更新算法,它能够快速准确地初始化背景模型,加强模型适应场景变化的能力。仿真实验结果表明,该算法准确性高,运算速度快,能够较快适应背景的变化,可以满足实时检测的需要。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

提出了一种改进的混合高斯背景模型方法,克服了传统混合高斯背景建模方法计算时间长的缺点。通过对视频图像中运动目标区域进行背景建模,减小了每一帧的背景建模区域,同时在提取运动目标区域前先对初提取的前景目标进行中值滤波,减小运动目标区域的范围,进一步压缩了背景建模的时间。最后通过与时间平均背景建模和传统混合高斯背景建模方法进行比较,验证了本文算法的高效性。     

基于像素层背景模型的复杂场景运动目标检测

为了从复杂变化背景中鲁棒地检测、提取运动目标,提出一种基于像素层背景模型的运动目标检测算法。该算法采用快速均值漂移方法将背景帧上具有相同统计特性的像素划分为一个像素层,背景模型从而被表示为一组像素层,通过与邻域像素对应的层匹配来检测运动前景像素。实验结果表明,该方法可以实时、准确地检测运动目标,特别是在摄像机颤动等原因造成的背景时域不规则变化情况下,比经典的基于混合高斯背景模型的方法具有更好的检测效果。     

基于时空信息的运动目标检测

在充分研究基于时间信息的帧间差分法和基于空间信息的背景差分法的基础上,提出了一种综合利用视频图像序列的时间信息和空间信息的运动目标检测算法。该算法不仅有效地消除了噪声,还保证了运动图像的完整性。实验表明该算法检测准确、实时性强。     

LTP与光照突变补偿结合的运动目标检测算法

针对现有运动目标检测算法在光照突变条件下鲁棒性不强、易发生误检等问题,提出了将LTP算子与光照突变补偿模型结合的运动目标检测算法。首先利用LTP算子获取当前帧与其背景图像的纹理特征图,然后计算当前帧图像像素点作为前景点的概率并依据概率自适应地更新背景,再判断图像是否发生光照突变补偿并采用线性模型补偿突变图像序列,最后利用背景减除法获取运动目标。实验结果表明本文算法在光照突变条件下对运动目标检测效果理想,检测精度指标PR高于同类其他算法,且具有良好的鲁棒性。     

一种简单有效的运动目标检测算法

针对固定场景中运动目标检测遇到的运动目标状态突变,非运动目标干扰以及阴影等问题,提出了一种背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法;该算法首先通过平均法背景模型确立背景,使用背景差分得到一幅二值化前景图像,然后将通过连续的多帧图像进行相邻帧差分得到的多幅二值化前景图像进行逻辑或运算,最后将运算结果同背景差分所得到的二值化前景图像进行逻辑与运算,得到最终运动目标区域;实验表明,该算法运算速度快,准确率高,并能满足实时检测的需要;不足之处是在摄像机与运动物体夹角很小的情况下,检测效果较差,但可以通过多台摄像机协同操作来达到理想的效果.     

智能监控系统中的运动目标检测算法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的室外环境且计算量和存储量较大等问题,将像素从RGB空间转换到YUV空间建立基于码本的背景模型,并单独对每个码字中的亮度分量进行高斯建模,提取运动目标的轮廓后,用连通区域算法对图像进行形态学处理。典型测试序列和ROC数据的对比实验结果证明该算法是高效和实用的,且易于在DSP或FPGA等嵌入式系统上实时实现。     

一种基于码本模型的运动目标检测算法

提出一种基于背景码本模型的视频图像中运动目标的检测算法。该算法利用归一化的Mann-Whitney秩和统计量自适应调整判决阈值,使用Mean Shift进行码本中码字和方差的更新,实现在检测过程中同时更新码本模型适应图像背景的变化。不同背景条件下的实验结果表明该算法利用Mann-Whitney秩和统计量的分布无关性,提高了运动目标检测精度。 。     

复杂背景中一种特定运动目标检测与跟踪方法

针对复杂环境对运动目标检测与跟踪产生的不利影响,提出一种自适应运动能量阈值结合精简彩色SIFT描述子的特定运动目标检测与跟踪方法。运用自适应运动能量阈值方法自动滤除复杂环境干扰以完成运动目标检测,由此形成目标匹配搜索域,并给出经主成份分析及精简后的彩色SIFT描述子( PCA-CSIFT )进行目标匹配,从而实现特定运动目标的连续跟踪。实验结果表明,在复杂环境下,运动目标检测方法对目标总量变化不敏感,错误率始终稳定在6.5%~34%之间。 PCA-CSIFT算法在保持高可区分性的同时错误匹配率为25.33%~28%,平均每帧处理时间不超过0.26 s,具有较好的鲁棒性与实时性。     

基于小波边缘提取的混合运动目标检测算法

常用的运动目标检测算法易受到噪声、阴影等因素的影响,检测出来的运动目标边缘比较模糊,本文因此提出 一种基于小波边缘提取的运动目标检测算法,将小波边缘检测与帧间差分法和背景差分法相结合来检测运动目标,采用 形态学滤波和连通性分析得到准确的运动目标。实验表明,该算法可以准确的将运动目标从视频图像序列中检测出来。