基于帧间差分和边缘差分的遗留物检测算法

遗留物检测是智能视频监控系统的核心功能,遗留物一般较小,所处环境复杂,传统的运动目标检测算法直接用于遗留物检测效果一般.提出了一种基于帧间差分与边缘差分的遗留物检测算法,首先进行帧间差分得到运动目标区域,然后将当前帧图像和前一帧的背景图像进行边缘差分运算得到运动目标的边缘,融合二次差分的结果即可得到运动目标的完整轮廓特征,最终通过判断运动目标在场景中的滞留时间是否达到或超过报警系统设置的阈值来标示遗留物,供智能视频监控系统处理.实验结果证明该算法实时性好且识别率较高.     

基于视频的快速运动检测方法及其应用研究

介绍了一种以视频图像为检测源的快速运动检测方法并给出了该方法在闯红灯监控系统中的应用实例。与传统的运动检测方法相比,该方法采用视频处理技术;通过先进的运动检测算法快速识别运动物体,并能判断出运动物体的运动方向。该方法在闯红灯监控系统中的应用结果表明该方法的快速性和可行性。     

运动目标检测算法在军用视频监控系统中的应

在充分分析了现有算法在复杂背景下所存在的不足的基础上,提出了一种适用于军用视频监控系统的基于视频序列象素时空相关性检测的运动目标检测方法.该方法首先用每一帧中目标的空间相关性检测出目标;再用序列图像中目标的时间相关性检验目标的真实性,从而最终确定是否有运动目标.实际应用表明,采用该算法的系统能很好地检测出运动目标,并具有较强的抗干扰能力.     

嵌入式视频监控系统中的运动目标检测

在设计实现的基于嵌入式Web的远程视频监控系统上,引入了运动目标检测,将帧间运动信息和帧间边缘信息相融合,提出了一种运动目标检测的新算法,能够对监控范围内人员的非法入侵或非法移动进行侦测和识别,根据识别结果,发出相应的警报,从而实现了监控系统的智能化.实验结果表明,这种检测方法算法简单、运算量小,适合于实时应用.     

基于视频序列的人脸检测技术的研究

本文提出了一种视频序列中人脸检测的算法.算法首先使用边缘检测和轮廓提取的方法滤去了大量的非人脸窗口然后使用基于Haar特征的检测方法对过滤处理结果进行再次检测.实验结果表明该系统能够实时地时于人脸进行检测,可以被应用在视频监控方面.     

基于运动信息与多尺度分水岭的视频目标分割

从视频序列中提取视频目标是基于内容编码中的一项关键技术。提出了将高阶统计运动检测和多尺度分水岭相结合的视频目标分割算法。该算法首先利用高阶统计运动检测算法检测出运动区域,通过后处理得到运动目标的初始模板。然后,用小波变换对视频图像进行多分辨率分解。在最低分辨率上应用分水岭算法分割得到具有精确边缘的分割区域,通过将区域融合后的区域逐步投影到高分辨率图像上并结合高分辨率图像上的分水岭算法逐步提取出具有精确边缘的区域。最后,将运动目标的初始模板和多尺度分水岭分割得到的区域结合起来提取出具有精确边缘的视频对象。实验结果表明该算法能有效地分割和提取出视频序列中的视频对象。     

基于CMOS的医学图象处理系统软件设计

本文选用CMOS OV7640为图像传感器来采集实际图像,利用USB2.0总线接口技术和OpenCV计算机视觉库,以VisualC 6.0作为开发平台设计了基于CMOS的视频采集及边缘检测系统.提出了一种基于数学形态学的多尺度边缘跟踪的算法.该算法在抑制噪声的同时能够有效地检测出图像的边缘,基于OpenCV计算机视觉库编写了视频图像边缘检测的软件.     

视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法

提出一种视频监控中完整、精确提取运动目标前景的检测算法.首先对彩色图像建立混合高斯模型,由背景差分法得到基本准确的前景图像;然后和对称差分法图像综合,得到完整可靠的运动目标图像;再利用亮度信息消除运动目标阴影;最后利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理.实验结果表明,该算法检测的运动目标前景信息完整准确,对固定场景下的视频监控系统具有一定实用价值.     

视频中运动目标检测算法研究及实现

背景建模是视频监控中检测运动目标的一种常用方法。针对固定场景的视频,给出了一种视频运动目标检测算法。利用混合高斯建模的背景差分法,在复杂背景条件下提取出运动目标,在OpenCV库函数的支持下进行编程测试,算法可以准确地检测运动目标。实验结果表明该算法的有效性、优越性和可行性。     

一种视频序列图像中运动目标的分割算法

提出了一种新的用于检测视频序列图像中运动目标的算法。该算法通过对差帧图像进行模板检测及形态学滤波,并结合Canny算子边缘检测获得运动目标的分割掩模,提取出运动目标。实验结果表明,该方法能够有效分割运动物体,具有较强的鲁棒性。     

融合边缘信息多运动目标检测识别系统设计

运动目标检测算法易受到噪声和亮度变换的影响,从而出现虚假目标,很难满足在实际应用中准确性和实时性的需求。针对上述问题,提出了一种融合边缘信息的多运动目标实时检测算法,并在FPGA平台上构建了视频图像处理系统。该算法首先使用高斯滤波增强算法来提高抗噪性能。然后,采用三帧差分法减少虚假目标的出现概率。同时,对图像进行边缘检测,并将边缘信息与帧差法的结果相融合。最后,运用多目标识别算法完成对运动目标的识别和标记。该算法实现充分利用了FPGA的并行计算和流水线操作,经实验测试检测识别系统能够在1280×720@60Hz视频场景下实现对最多16个运动目标的实时检测。     

基于视频监控系统的运动自适应去隔行算法

针对视频监控系统的去隔行问题,在分析了传统去隔行算法优缺点的基础上,提出了一种高性能的运动自适应去隔行算法。该算法通过可检测空间周期模式运动的4场运动检测方法对插值点运动状态进行判断,将图像分为静止区域和运动区域。静止区域的插值采用场合并算法;运功区域的插值采用改进型边沿自适应插值算法,增强了水平边沿检测功能并提升了一致性边沿方向的估计水平。DSP实验结果表明,提出的算法可提高图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM),有效抑制锯齿化、行间闪烁和运动虚像等不良效应,获得良好的视觉效果     

基于机器视觉的印刷标签检测系统的改进

针对图像采集的非同步性和传送平台存在的抖动等因素造成采集图像质量降低的问题,提出了一种简单可行的高可靠性机器视觉印刷标签检测系统。通过比较几种边缘检测算法,采用Canny这种相对高可靠性的边缘检测算法制作边缘掩膜,通过在模板图像上加盖边缘掩膜,在差影比较后对差影图像进行形态学去噪来消除轮廓伪影和人眼难以识别的微小缺陷。该方法运用在印刷标签质量检测系统中,有效地降低了印刷标签误检率,并且符合人眼识别特性。     

融合时域和分水岭信息的车辆检测算法

在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。     

基于熵和独特性的角点提取算法

针对角点提取在图像配准中的应用,利用图像窗口的互相关系数定义了邻域窗口的独特性,提出一种基于熵和独特性的角点提取算法.算法首先通过Canny算子提取图像边缘,然后通过计算边缘点所在圆形邻域的熵和独特性筛选出角点,并通过不断修正剩余候选角点的独特性达到输出角点分散分布的目的.通过与Harris算法及区域特征提取的Sift算法实验对比,表明该算法能够对角点准确提取、精确定位,具有较好的抗噪性和方向无关性,且提取的角点分散分布,尤其适用于图像配准,其局限性在于不具有尺度不变性.     

一种基于积分变换的边缘检测算法

介绍了一种用于图象区域和边缘检测的积分变换。该变换引入了灰度尺度和空间尺度，从而将图象变为表示象素点相互吸引的向量场，将边缘检测问题转化为在向量场中寻找相分离向量的问题。通过分析该变换用于边缘检测而产生的一些问题，给出了使用图象局部信息估计灰度尺度的方法。在对已有方法简化和改进的基础上，提出了一个基于此变换的边缘检测算法。最后给出该方法的识别结果，并与经典的边缘检测算法做了比较。试验结果表明，其边缘检测效果与Canny算法相似，是一种有效的边缘检测方法。     

一种提取SAR图像边缘的改进算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达(SAR)图像小边缘、赘余边缘多的问题。针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法。通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡越点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点。能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息。对比实验结果证明该方法效果好。     

基于FPGA联合Sobel算法的实时图像边沿检测系统的设计与实现

边沿检测技术作为数字图像处理领域的重要一支,在目标匹配,交通管控,国防安全等多个领域有着广泛的应用,能够精确高效地实现边沿检测对于后续进行更高层次的图像识别以及图像处理有着密切的联系;为了实现实时有效的图像边沿检测提出了基于FPGA结合Sobel算法的实时图像边沿检测系统,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度;算法设计采用Sobel算法,不但简化了运算同时获得了不错的检测效果;实验结果显示,系统可高效地达成实时图像边沿检测的设计目的,而且提升了图像的处理效率与边沿检测的效果,便于满足后续图像处理的要求。     

基于G—L分数阶微分的图像边缘检测

传统的基于整数阶微分的图像边缘检测算子,存在对噪声敏感、抗干扰能力差,提取图像边缘信息简单等缺点。分数阶微分能加强信号的高频成分,同时对信号的中低频成分进行非线性保留。本文根据分数阶微分的G L定义,推导出分数阶微分的差分表达式,构造5×5大小的分数阶微分算子模板,并采用Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子进行图像边缘检测的仿真实验。仿真实验结果表明,相比整数阶微分算子,分数阶微分算子抗噪声性能强,能有效保留图像平滑区域中的纹理细节信息,图像边缘检测结果的信息也更为丰富。     

复杂码头环境下的船舶检测与跟踪算法

运动模板算法在复杂环境下无法准确提取运动目标区域,并且依赖帧间间隔的选取,无法对减速运动目标取得良好检测效果。针对该缺点,提出了一种改进的运动模版算法。首先,对输入的视频序列采用Canny算子结合轮廓信息提取水岸边界线;然后,将运动历史图沿着水岸边界线进行水岸分离,消除岸上运动目标的干扰;接着,对水面区域进行形态学处理,消除背景中水面上非目标运动对象;最后,对形态学处理后的结果进行船舶轮廓检测,计算最大轮廓外接矩形的宽和高,结合船舶当前位置的尾部坐标重建船舶轮廓外接矩形,以此实现实时的、高准确度的船舶检测与跟踪。实验结果表明,在复杂水面环境下,该方法能够实现实时、准确的船舶目标检测与跟踪。