虚拟窗口阴影去除算法的车流量检测研究

针对城市道路交通流量检测中的实时性和准确性的要求,在背景差分的基础上提出了一种改进的基于虚拟窗口检测的方法。通过获取前景目标尽量少的帧图像,快速建立虚拟窗口的初始背景模型,并实时更新背景;将Sobel边缘检测算法引入前景目标检测,从而快速检测出前景目标变化的完整区域,提高检测的准确率;再使用基于HSV色彩空间直方图势函数去除阴影算法,进一步去除前景目标中的阴影区域,有效地保留了真实的运动目标区域;最后统计交通车流量,可结合其他信息(如红绿灯状态)做出该路段相应的交通流状况判断。通过实验结果证明,所提出的检测算法可有效应用于视频交通车流量检测中。     

基于增量式特征基背景模型的运动目标检测

背景差法是目标运动检测的主流方法,关键在于背景模型自适应更新.针对传统特征基背景模型批处理方式计算量大、更新速度慢的问题,采用增量式主成分分析来建立特征基背景模型.首先计算样本图像的初始背景图像,然后采用CCFIPCA算法更新特征基背景模型,最后通过输入帧和重建帧的欧氏距离检测前景运动目标.算法以视频帧整体来建立背景模型,克服了混合高斯模型和核密度估计以孤立像素点建模的不足,提高了背景建模的鲁棒性.在SIMULINK下的仿真实验表明,算法能很好地适应高速公路交通场景动态变化,在有光线变化和阴影影响的情况下能完整、准确地提取出运动车辆轮廓.     

改进的自适应混合高斯前景检测方法

针对混合高斯背景模型计算量大、存在阴影和鬼影的不足,提出一种基于混合高斯模型的改进前景检测算法。通过分析背景的稳定性来选择连续或隔帧更新方式对背景模型中的参数进行更新,提高算法的运算速度。在背景更新方面,让更新率与权值相关联从而使更新率随权值改变并且对目标移动后显露的背景像素给予更大的更新率,提高背景的稳定性并解决鬼影现象及前景与背景转化的问题。对检测出的目标,用适应性更高的RGB颜色空间畸变模型进行阴影检测和消除,并进行高斯金字塔滤波和形态学滤波处理,以得到更好的前景目标。实验结果表明,该方法能提高算法的计算效率且准确地分割前景目标。     

复杂背景下运动目标的改进实时检测算法

针对复杂背景下运动目标检测难度大、算法实时性差的问题,提出了一种改进的运动目标实时检测算法.融合背景差分、帧间差分和边缘检测的信息,划定目标区域提取完整的目标轮廓.针对图像光照突变的问题,改进了运行期均值背景更新策略,在背景更新时同步更新前景分割阈值.使用复杂背景下毛细管粘度计液位检测视频验证算法证明,边缘融合方法和实时阈值更新的背景更新算法能够克服背景复杂、光照变化、运动干扰等带来的影响,提高运动目标检测精度,实现实时检测.     

基于分块背景更新的目标特征识别与跟踪

提出了基于背景分块更新的目标特征点识别、匹配和跟踪算法。该算法对视频检测区域进行分块处理,以图像帧差结果判定前景目标的状态,从而完成背景更新,可有效消除传统的基于概率模型背景更新方法的弊端。在此基础上提出了以目标位置和颜色作为特征信息的匹配、跟踪算法;并将算法成功应用于DM648硬件平台实现了4路PAL视频客流量统计。结果表明,该算法可将客流量统计准确率稳定在95%。     

基于交通状态切换的自适应背景更新算法

提出了一种新的道路交通自适应背景更新算法,该算法采用虚拟线圈检测车辆平均速度,并按平均速度将交通状态区分为“畅通”和“拥堵”,以此作为背景更新的切换条件;当车辆处于畅通状态时,主要以光照变化作为背景更新的条件,并采用混合高斯模型与连续帧间差背景更新模型相结合的融合模型进行更新;当车辆处于拥堵状态时,则不进行更新;算法中引入了背景更新的评价函数,使得背景更新能够自动停止;实验结果表明该算法具有传统背景建模的优点,并且提高了实时更新的效果与减少了计算量.     

一种自然环境下运动物体监测算法

提出了一种自然环境下运动物体的监测算法,该算法基于时空信息融合与特征识别,主要包括背景分析、前景提取、去除阴影、背景更新。其思想是将图像序列均转换为HSV颜色模型,并分析比较各像素点参数在某一时间段内的变化规律,通过判定公式的判定,便可区分出各像素点在某一帧中是属于背景点、运动物体点还是阴影点。该算法针对风、阳光、闪电等自然条件可能带来的影响进行了改进,并能够在光照突变、运动物体静止后融入背景、背景物体转为运动等情况下智能更新背景,适用于自然环境下运动物体的监测。     

一种改进的运动目标检测和阴影消除算法

提出一种改进的运动目标检测算法,以准确检测不同光照条件下的运动目标。针对前景检测时出现的阴影,提出基于边缘信息的阴影消除算法。该算法与阴影方向无关,能去除目标各方向的大部分阴影,为视频监控系统的后续高级处理排除了阴影干扰。在配置为 2.0 GHz的P4计算机上运行,速度约为20帧/s。实验结果表明了算法的实时性、可靠性和准确性较好。     

基于改进的混合高斯背景模型的运动目标检测

混合高斯模型在应对背景中存在扰动的情况具有优势,而其不足之处主要表现在对光线变化比较敏感和当场景中前景与背景之间发生转换时容易产生较长时间的虚影.针对上述问题,提出一种融合相邻帧差法和背景减法的算法.采用了循环周期和动态更新相结合的背景重建机制,通过运用Matlab对视频图像某个像素点的S值和V值的变化情况分析来体现背景更新和重建的过程,并对背景变化前后分别采用传统算法和改进算法进行对比分析.该改进算法解决了背景模型对光线变化敏感以及容易产生虚影等问题,实验结果表明了算法的有效性和鲁棒性.     

图像融合的运动目标检测算法研究

为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。     

一种快速的视频序列运动分割方法

提出一种视频序列运动分割的实时方法,该方法通过两次背景更新提取运动前景,其中长程背景更新检测噪声运动区域,并将长时间停留在场景中的物体纳入背景范围,短程背景更新利用单高斯分布模型实现对光线缓慢变化的适应。采用基于颜色空间的方法实现对阴影的消除,通过投影分割提取出不同的运动目标。试验证明该方法能够快速、精确地实现视频序列中多个运动目标的分割,消除背景噪声运动、目标阴影以及场景变化的影响。     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法

视频序列运动目标检测过程中,运动目标往往会连同其投射阴影一起被检测为前景,这不利于对运动目标的进一步分类、识别等高层次视觉处理。为了提高运动目标检测的准确性,提出利用局部纹理不变性去除运动目标阴影。首先根据阴影的亮度色度属性分割出疑似阴影区域,然后在疑似阴影区域采用增强的局部纹理描述算子(ILT)提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性来去除阴影,最后结合阴影的空间几何属性优化运动目标检测结果。实验结果表明该算法可以有效去除阴影,并且具有较好的实时性。     

基于最近邻域像素梯度的视频背景快速提取

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。     

Real‐time generation of augmented video sequences by background tracking

We present a real‐time system that outputs a multi‐layer augmented video from a normal video stream. The input sequence is captured in a known environment: a panoramic image (the reference background) is provided before shooting. We use background tracking to register each input frame with this reference, and background subtraction to segment the foreground objects. Our background tracking method is a coarse‐to‐fine integration of three state‐of‐the‐art algorithms that we make resistant to occlusions. In particular, we introduce an algebraic technique to properly adapt the Jurie and Dhome (JD) tracker (the most robust of them). We report experimental results on real and synthetic data which validate our approach. We generate our augmented video sequences by compositing layers: a natural or synthetic background and several natural or synthetic foregrounds. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

公路车流量视频检测方法

针对视频车流量检测容易受背景以及车辆阴影等因素影响的问题,提出了一种自适应背景差分结合阴影去除的车流量检测方法。首先,建立自适应背景提取模型;然后,利用差分法从视频检测区域提取包含阴影的车辆目标,并进行二值化处理和孔洞填充;接着依据阴影区域相对于车辆区域灰度较小的特点,从填充后的二值图像阴影区域向车辆区域方向进行像素值比较,从而检测并去除阴影;最后,通过设定两排检测窗口进行车流量计数。实验结果表明,该方法受背景和车辆阴影等影响较小,在不同气候环境下具有较高的车流量检测准确率。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

Fast and accurate extraction of moving object silhouette for personalized Virtual Reality Studio @ Home

Accurate segmentation of moving object silhouette in a real-time video is very important for object silhouette extraction in the vision-based interactive systems. However, the inherent problem of moving object segmentation based on the background subtraction criteria is to distinguish the changes occurring from background disturbing effects such as noise, shadows and illumination changes. The present paper proposes a hybrid method based on the background subtraction criteria that preserves the boundary of moving object and also robust against the noise and illumination changes. In the proposed method, the object regions are well identified by fusing the results from the background difference and motion-based change detection criterion. The shadows and highlights are well detected by utilizing the normalized luminance and background difference in Hue and Saturation component. The paper also introduces a novel connected component analysis procedure for detecting the object blob from the noise blobs, and a robust pixel-based background update scheme for updating the dynamic changes in the background. Moreover, the computational complexity of the proposed algorithm is analyzed. The proposed method has been implemented and evaluated regarding the segmentation quality and the frame rate. Further, the method has been shown to successfully extract the moving object silhouette and robust against the disturbing effects. Moreover, the proposed method has been tested in the VR@Home platform.     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

基于虚拟线框的视频交通信息检测

视频交通信息检测近年发展很快,因具有大区域检测、设置灵活等优越性,已成为智能交通系统的一个研究热点。在以往的检测基础上提出一种基于虚拟线框的背景差分法进行车辆识别、车辆行驶方向判断及速度计算等算法。应用正交实验法来确定虚拟线框的大小,采用选择-平均法实现动态的背景更新。最后给出系统检测结果,经分析得出该系统准确率高于80%。