监控视频运动目标检测减背景技术的研究现状和展望

在很多计算机视觉应用中，一个基础而关键的任务是从视频序列中确定运动目标，其中对于固定摄像机的监控视频运动目标的检测，最常用的方法是减背景技术。其思想是将视频帧与一个背景模型做比较，其中区别较大的像素区域被认为是运动目标。但由于构建背景模型需要考虑光照变化等很多因素，因此开发一个好的减背景算法面临很多挑战。为了使人们对该技术有个初步了解，该文首先对利用减背景技术实现运动目标检测的过程、目前各种典型背景建模算法的原理和优缺点做了较为详细的阐述和归纳，然后总结了各种减背景算法的总体特点，并结合实验和文献资料对部分算法进行了对比评价，最后指出了减背景技术的未来研究重点和发展方向。     

基于图像分块的背景模型构建方法

提出了一种基于图像分块的背景模型构建方法,目的是为了减少像素形式的背景模型所带来的计算冗余,提高系统的运行速度．文中回顾了目前主要的背景提取方法,给出了图像分块的方式以及几种常用的图像块特征,并且利用图像块的特征来构建自适应的高斯混合模型．通过一组视频将该方法与传统的像素形式的背景模型进行了实验对比;结果表明,该方法在保持相同的目标检测率的情况下,大大提高了系统的运行效率．     

基于背景更替和动态扩展滤波的目标提取方法

减背景法是计算机视觉领域常用的前景目标获取方法,减背景法的关键是背景模型的建立和更新以及减除背景后的噪声滤除。基于统计的背景建模方法计算量都比较大,背景更替方法建模避免了大量的计算。动态扩展滤波法是一种对前景目标信息破坏程度低,对噪声具有很好滤出效果的滤波方法。在摄像头静止的情况下,利用背景更替的背景建模及更新方法结合动态扩展滤波能够提取出清晰的前景目标。     

一种新的基于统计的背景减除方法

提出了一种有效的彩色视频背景减除的新方法。首先对彩色视频采样得到图像序列,统计序列中各像素的RGB值并归类,用出现概率最高类的RGB均值来构建背景模型;然后根据颜色差异和亮度范围综合条件,结合形态学处理进行背景减除。实验结果表明,此法可以很好地克服灰度视频背景减除中很难识别与背景灰度相近目标的缺陷,同时比传统的彩色视频背景建模快速,且样本中允许运动目标存在。对背景减除的准确性和实时性有一定程度地改进。该文还针对光照和背景变化提出了一些有效的背景更新策略。     

一种新的道路交通背景提取算法及研究

基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。提出了一种新的背景提取算法——mode算法。定义了算法比较标准,并据此比较了mode算法以及一些目前流行的背景提取算法在不同车流量情况下的性能优劣。通过比较发现,在低车流量时,中值法提取的背景较好,mode算法次之;在高车流量时,用mode算法提取的背景最好。基于不同算法在不同环境下的性能不同,利用图像频域信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使得实际应用时的背景提取算法更具灵活性和针对性,也进一步提高了背景提取结果的准确度。     

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。     

基于灰度直方图的背景差目标检测算法

提出了一种基于灰度直方图的目标检测方法。背景差法和帧间差法是两种比较常用的目标检测方法。利用图像灰度直方图进行背景建模,然后提取视频序列中的一帧图像与背景模型进行对比分析,设定一个阈值来判断当前帧与背景模型之间的差异性,以此可以快速判断是否有目标出现。实验结果表明,此方法简单有效、计算复杂度低,能够快速地检测出视频序列中的目标。     

基于改进Sigma-Delta滤波的复杂场景背景估计

背景估计是运动目标检测一项重要的前期工作,在城市交通等复杂场景中,存在大量慢速或暂停运动目标,背景模型很快受到污染,需要进行较多的后续处理或者采用高复杂度算法来检测前景。针对该问题,提出基于Sigma-Delta滤波改进的背景估计算法,融合可选择性背景更新机制和多频Sigma-Delta滤波背景估计方法,处理复杂场景中不同运动目标的运动特征,以获取稳定的背景。通过对典型城市路段和交叉口复杂交通场景序列进行对比实验,结果表明,该算法在保持Sigma-Delta滤波低内存消耗和高计算效率的基础上可获得更好的检测效果。     

一种基于自适应混合模型的背景减除法

针对局部二进制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界环境变化如动态背景、光照改变、相机抖动等干扰的问题,在融合像素纹理与亮度信息的基础上,建立一种自适应混合背景模型进行运动目标检测。首先,利用每个像素的多通道自适应局部二进制相似度(LBSP)信息和亮度信息建立混合背景模型。然后,根据当前像素与混合背景模型的比较结果对其进行分类,并采用随机更新机制更新背景模型。实验结果表明,本方法不仅在正常外界环境下取得了较好的检测结果,而且还可以有效地减少动态背景、光照变化等复杂外界环境条件造成的干扰,提高检测结果的准确性。     

一种改进的高斯混合背景模型算法及仿真

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中,高斯混合模型参数估计和更新算法影响到背景模型的性能.文中对传统的高斯混合背景模型进行了改进,针对背景局部运动、活动阴影等问题,采用混合色彩值抑制阴影,在背景更新中引入一个"前景支撑映射"(Foreground Support Map, FSB),较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题.实验结果证明,实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性.     

自适应邻域相关性的背景建模

目的 背景建模在计算机视觉领域中是检测、跟踪、行为学习和识别的基础,被广泛地应用于视频监控的运动目标检测。混合高斯（MOG）和Codebook是其中具有代表性的方法,但它们假设像素点间信息是独立的,只保留了时域信息而忽略了空域信息,使得模型对背景的描述局限于时间上的连续性。针对上述问题,提出了一种自适应邻域相关性的背景建模方法（ANC）。方法 ANC在保留原始方法时域信息建模特性的同时,增加对邻域模型的复用,同时利用计算结果反馈自适应调整邻域区域,提高对前景值判断的准确性。首先利用原始基于像素点的背景建模方法进行候选前景检测,然后将候选前景检测结果为前景点的像素与邻域像素点模型进行对比,若邻域范围存在匹配则为背景点,若不存在则为前景点;最后引入像素置信度概念,自适应调整邻域范围的大小。结果 与MOG和Codebook相比,在changedetection标准数据库上,ANC在ROC（受试者工作特征曲线）和度量值等方面的平均精度和F-measure都提高了7%以上。结论 自适应邻域相关性的背景建模方法适用于复杂多模态背景,克服了基于像素点背景建模方法假设的局限性。与普通基于像素点的背景建模方法相比,具有更好的鲁棒性和抗噪性,对复杂背景具有更强的适应性。     

基于随机选择和竞争合作更新策略的变化检测

针对复杂场景中背景更新这一难题,提出一种背景更新适应性较强的变化检测算法。利用建模样本的无记忆性进行随机更新得到初步更新后的背景模型,采用模型像素间竞争的方式选取邻域更新位置,通过当前帧图像像素间合作的方式得到加权更新值。仿真实验结果表明,所提更新策略能够在有效处理复杂场景的同时保证检测结果的准确率。五类复杂背景图像序列的仿真结果也验证了该算法具有综合性能的优势。     

基于聚类的背景建模与运动目标检测方法

为克服目前动态背景建模方法中计算量和存储量大的问题,提出了一种基于聚类的动态背景建模与运动目标分割方法。由于动态背景下每个像素的取值在时间轴上呈多峰分布形式,因此将每个峰看成一个子类,用聚类技术快速实现了动态背景的建模与更新,然后利用建立的背景模型快速、准确地实现运动目标的分割。实验结果表明：提出的背景建模方法能有效捕获并适应背景的动态变化,可显著降低目前动态背景建模方法的计算量和内存需求量,易于在基于DSP 或 FPGA等硬件系统上实时实现。     

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。     

水下图像复原中背景光求解方法研究最新进展

水下特殊的成像环境,使得图像存在模糊、色偏等问题,给水下图像复原带来了新的挑战。基于成像模型的图像复原是提高水下图像质量的典型方法之一。背景光作为逆向复原的重要参数直接影响到水下图像复原的效果。目前对水下图像复原中背景光求解方法的综述文献较少,为了深入了解水下图像复原的研究现状和发展趋势,对水下图像复原中背景光求解方法进行综述。首先简述水下模型,然后归纳背景光的特征及背景光求解方法分类,接下来详细分析各种典型的背景光求解方法的原理和特点,之后总结归纳各种典型方法的优缺点,最后提出研究展望。     

背景差方法在复杂场景条件下的应用

针对运动目标检测中背景模型的维护问题,提出了基于动态三元组(DTDG)的背景建模方法.该方法给出了动态三元组的概念,对每个像素维护一个动态三元组,根据像素的动态变化信息决定更新策略.实现了背景的自动更新,可以适应光照的突变、缓变和场景本身的变化.实验表明了该方法在复杂场景条件下的有效性.     

基于视频序列的双背景建模算法

在研究传统码本和滑动平均背景建模算法的基础上提出了一种基于视频序列的双背景建模算法, 并利用统计的方法提出了一种基于HSV特征的背景更新方法, 有效滤除了噪声点, 解决了光线突变下背景更新的问题。实验表明该算法对光照突变鲁棒性强, 响应速度快, 适合实时图像处理。     

多阶编码本背景模型

提出了一种新的多阶编码本背景模型。该背景模型在编码本背景模型的基础上发展而成,集成了多种流行背景模型的优点,包括帧间处理、带权重的码元、阴影检测、帧内处理等。实验结果表明,该背景模型能适应摄像机固定情况下的各种场景,结果准确,性能优越。     

面向视觉监视实时跟踪的动态背景更新方法

实时跟踪是视觉监视系统的核心技术之一,背景更新方法是实时跟踪技术成功与否的关键所在。该文在介绍了各种现有方法的基础上,提出了一种新的动态背景更新方法,实验表明这是一种对光线变化鲁棒性高、速度快、跟踪效果好的实用方法。