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在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现"重影""空洞"及"拖尾"现象从而导致识别准确率低.将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用So... 相似文献
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基于改进光流算法的运动目标检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
常用的运动目标检测算法有背景减除法、帧间差分法和光流法,针对背景减除法的背景模型需要实时更新,帧间差分法检测到的目标不完整,本文提出将Lucas-Kanade光流法与最大类间方差的图像分割法相结合的算法,即首先对连续两帧图像进行Lucas-Kanade光流计算,再对其进行最大类间方差图像分割,将光流不连续的区域视为运动目标,光流连续的区域视为背景,最后进行形态学处理,完成运动目标的检测过程.通过Matlab实验仿真,验证了本文所提算法能提取更完整的运动目标,检测效果较好. 相似文献
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基于动态图像处理技术的动目标检测与跟踪 总被引:3,自引:1,他引:2
针对摄像机与目标同时运动情况下运动目标的检测与跟踪问题,提出了背景匹配法.通过相关匹配算法使背景对齐,结合帧间差分技术有效地将运动目标提取出来;然后通过预测未来路线,运用光流学与对应物的对应方法进行运动目标跟踪. 相似文献
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视频图像序列运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分,广泛应用于交通、医学等领域。文章主要论述了常用的三种检测方法:帧间差分法、背景减法、光流法。 相似文献
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在运动目标的实时检测中常用的方法是背景图像差分法,但因其缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了本方法的适应性.对此,本文首先提出了一种基于光流场等技术的自适应背景逼近更新方法,并根据彩色差值模型得到差分图像;然后引入Gauss模型实现运动目标的自适应阈值分割.实验结果表明:本文提出的背景更新方法可随着光照条件的变化实时、准确地更新背景图像,在此基础上提出的基于Gauss模型的自适应阈值分割方法可以实现运动目标的完整分割,这为运动目标的后续识别与理解奠定了基础. 相似文献