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基于分块分类的智能视频监控背景更新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统智能视频监控中背景更新算法计算量大、对光照变化敏感等问题,提出了一种基于分块分类的背景更新算法.首先,根据视频序列获得初始的背景参考图像,采用背景差分法得到当前帧的差分图像.然后,将差分图像采用分块处理,按照子块的均值特征对各子块图像进行前景块和背景块的分类.最后,根据分类情况采用不同的背景更新策略,实现背景的实时更新.该算法以块为操作对象,相比单个像素处理时的计算量更小,运算速度更快.实验结果表明,新算法能较好地适应光照变化,背景更新效果较好. 相似文献
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基于背景重构的视频分割算法,利用统计累积的方法得到包含遮挡域的完整背景信息,利用当前帧和所得到的背景图像相减得到视频对象,成功地克服了遮挡问题,在静止的背景条件下,对于单一运动目标能够得到比较准确的分割结果。 相似文献
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本文首先概述了目标提取的诸多算法,然后针对复杂背景下的运动目标提取,重点研究了帧间图像差分算法,设计了一种目标提取算法模型,最后提出了一种基于对象的目标提取方法并进行了仿真实验。 相似文献
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一种快速运动目标的背景提取算法 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了一种快速运动目标的背景自动提取算法。该算法先对固定场景下获取的当前帧进行帧差分的二值化处理,然后对该二值化图像进行形态学膨胀、重建及腐蚀,最后根据形态学操作后的二值图像用当前帧对背景进行更新,这样经过数十帧的迭代,便可提取出背景。试验结果表明,用该算法提取背景不但效果好,而且提取速度也快。 相似文献
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为了从复杂环境中获取高质量背景图像,提出一种基于帧间差分和背景减除法相结合的背景提取算法,采用多层次自适应背景更新的策略,能够克服新增物体对背景的影响,并能及时消除由于背景物体移出而造成的鬼影。实验证明该算法对光线变化鲁棒性高、速度快、更新效果好。 相似文献
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根据高速公路沿线的监控摄像机,对监控视频画面中的图像进行采集,通过对视频图像特征的分析处理,建立图像与真实场景之间的关系,根据图像特征随着真实场景的变化,运用图像处理的方法如:灰度变换、图像分割和特征提取等对图像进行图像处理,提出运用马尔算法,分别提取出目标物与背景,并将其逐一进行背景差计算,能够准确的监控图像中汽车的位置变化,确定目标物的位置,进而判别出能见度的大小。 相似文献
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通过对视频中运动目标特点的分析,提出了一种提取背景图像的算法。使用运动点积累的方法来更新背景图像,然后应用背景差分准确检测出场景中的运动目标。由于视觉的相似性,使得检测出的目标包含阴影,最后使用阴影滤波函数去除阴影,得到完整的运动物体。实验结果表明,本算法具有较好的实时性和适应性,能检测出比较完整的运动目标信息。 相似文献
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针对嵌入式设备对视频背景的实时提取问题,提出一种基于最近邻域像素梯度(N2PG)稳定性的视频背景快速提取方法。首先,以视频中任意帧作为初始背景,并计算此背景图像的N2PG矩阵;然后,以背景帧之后若干帧图像作为背景更新图像,同理计算N2PG矩阵;最后,将背景图像N2PG矩阵与更新图像N2PG矩阵进行差分,并通过实时估计的梯度稳定性阈值快速判断背景模型中各像素点是静态背景像素点还是非背景像素点,进而对其更新或替换,以得到视频当前背景。经计算机仿真测试,与常用的卡尔曼滤波法和混合高斯法相比,基于N2PG的视频背景提取方法得到相同质量背景仅需10~50帧图像,并且平均处理速度分别提高36%和75%;和改进的视觉背景提取(ViBe)算法相比,在所需帧数和所得背景质量相近的情况下,该算法背景更新速度提升一倍。实验结果表明,基于N2PG的视频背景提取算法具有很强的自适应性,并且速度快、内存消耗小,背景提取准确度达到90%以上,可满足真实自然环境下嵌入式视觉设备的应用。 相似文献
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在计算机断层成像(CT)中,有序子集最大期望值算法(OSEM)能够在较短的时间内重建出高质量的图像。对含有噪声的投影数据,投影旋转分度子集划分的不同会影响到图像的重建质量和收敛速度。针对三维锥束CT情况,研究了一种基于图像分块的变子集OSEM重建方法,该方法将图像空间分割成等大小的图像块,然后在迭代过程中,对于不同的图像块用变化的子集进行图像重建。计算机仿真实验表明:该方法在锥束CT图像重建中,能够在抑制噪声的同时提高重建图像的收敛速度。 相似文献
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为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。 相似文献
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现有的图像分块方法在处理前将源噪声图像分割成不同的小块,分别独立进行去噪,最后将所有小块拼接。该方法所得图像的去噪效果有一定程度的提高,但在相邻分块结合处存在不连续。对去噪方法的现状进行了分析,并结合最小化总变差及分块思想,提出新的去噪方法:在每小块处理过程中,分块值参与判断终止,整幅图像值计算去噪图像;对各块所得去噪图像取均值,得到最终的结果;对新算法进行优化,提高了算法运行效率。分析实验结果表明,该方法在计算效率和信噪比上均有显著提高。 相似文献
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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。 相似文献