基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法

为了能够从视频序列图像中准确地提取出运动视频对象,提出了一种基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验来确定视频对象的运动区域,并使用形态滤波消除残余噪声和空洞;然后根据3帧序列图像得到的前后运动区域的相与运算来有效地解决运动视频对象前后帧的遮挡问题,以获得视频对象模板,当提取出视频对象模板的边缘轮廓后,再用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法来获得视频对象的精确轮廓;最后以此视频对象的轮廓为基础进行运动补偿,以得到下一帧图像的初始曲线,再使用改进的活动轮廓算法对下一帧图像进行分割,即可实现视频对象的跟踪。该方法不仅能够消除差分图像中的显露背景,得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪。     

视频图像序列运动目标检测及轮廓提取

考虑到人类视觉对图像轮廓特征的敏感性,将目标检测与轮廓提取结合起来,实现了目标轮廓自动提取的方法.首先采用了背景差法跟踪视频图像序列中的运动目标,并采用了自适应背景更新的方法更新背景图像,结合活动轮廓模型法GVF Snake进行目标轮廓的提取,从而得到具有精确边界的运动目标.实验结果表明这种方法运算速度快、能够快速地收敛到目标轮廓、准确地跟踪目标,实现实时自动轮廓跟踪.     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

基于统计模型和GVF-Snake的彩色目标检测与跟踪

为了能使传统监视系统具备目标自动检测与跟踪能力,提出了一种基于统计模型和GVF（gradient vectorflow）-Snake的彩色目标检测与跟踪算法.该算法可用于解决在静态背景下通过彩色视频信息来对运动目标进行自动检测与跟踪的问题,同时可直接给出目标轮廓的数学表示,并可简化后续目标识别算法的设计.该算法首先采用归一化RGB空间与灰度空间相结合的模型取代单一灰度模型来消除阴影对目标检测的影响;接着在此模型的基础上对差分图像进行GMM（Gaussian mixture model）建模,并构造运动边界图像,然后将静态图像轮廓提取算法GVF-Snake引入运动图像中,并通过修改能量项,使其能够跟踪运动目标的轮廓,最后针对Snake初始轮廓需要手工设定的问题,提出一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法,为加快GVF-Snake的收敛速度,还采用一阶差分算法来预测下一时刻目标轮廓的位置.实验结果证明,该算法对刚性和非刚性两类目标都有较好的跟踪效果,可应用于智能监视和交通监控等领域.     

背景估计与运动目标检测跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域,特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出一种自适应的背景估计方法来实时获得当前背景图像,从而分割出运动物体。为了准确地定位运动车辆的区域,采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体,同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪,即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆,同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆,从实验结果看,提出的背景更新算法简单,并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性,从统计的检测率和运行时间来看,该算法具有很好的检测效果,同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法

实时的轮廓跟踪算法可以为视频监控系统提供物体的轮廓信息以供对物体类别、物体行为等进行识别.提出一种基于均值漂移和边缘检测的轮廓跟踪算法.方法中,首先利用均值漂移算法跟踪得到目标物体的中心位置,同时用高斯统计模型进行背景更新,从前景图像和背景图像中分别得到具有相同位置和大小的前景矩形区域和背景矩形区域,然后用背景分割的方法得到目标物体区域,再对目标物体区域进行边缘检测就得到了目标物体的轮廓,进而实现了对目标物体的轮廓跟踪.实验表明,可以实时、准确、稳定地对目标物体进行轮廓跟踪.     

视频中运动目标的实时检测和跟踪

基于视频的自动目标检测和跟踪是计算机视觉中一个重要的研究领域，特别是基于视频的智能车辆监控系统中的运动车辆的检测和跟踪。提出了一种自适应的背景相减法来分割运动物体，为了准确地定位运动车辆的区域，采用差分图像投影和边缘投影相结合的方法来定位车体，同时利用双向加权联合图匹配方法对运动车辆区域进行跟踪，即将对运动车辆区域跟踪问题转化为搜索具有最大权的联合图的问题。该算法不仅能实时地定位和跟踪直道上运动的车辆，同时也能实时地定位和跟踪弯道上运动的车辆，从实验结果看，提出的背景更新算法简单，并且运动车辆区域的定位具有很好的鲁棒性，从统计的检测率和运行时间来看，该算法具有很好的检测效果，同时也能满足基于视频的智能交通监控系统的需要。     

基于马尔可夫随机场与活动轮廓的运动目标分割

针对视频序列图像中的运动目标分割,提出了将马尔可夫随机场模型和活动轮廓模型相结合的运动目标分割算法。该算法首先利用马尔可夫随机场模型的运动检测算法,得到运动目标的初始模板。在此基础上提取出活动轮廓模型的初始轮廓点,然后构造活动轮廓模型的能量函数。用改进的贪婪算法求得能量函数最小值,提取出运动目标的精确轮廓,从而得到具有精确边缘的运动目标。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运动目标。     

一种鲁棒的视频分割算法

无论是在图象识别，还是在基于MPEG－4的图象压缩编码等应用领域，视频对象分割取是其中一个很重要的技术环节，为了在静止背景的情况下，能很好地解决多目标分割的问题，同时能进行单目标的分割，提出了一种鲁棒性较好的视频分割算法，该算法通过对图象序列中每连续3 帧图象进行对称差分，首先检测出目标的运动范围，然后通过对差分结构进行聚类分析来确定该帧图象中视频对象的个数，接着再利用在二值差分图象上收缩的活动轮廓，把视频对象的轮廓精确地包围起来，即得到该帧分割结果；最后利用光流法来对视频对象进行投注跟踪，修正，另外还利用多个图象序列对该方法进行了试验，实验结果表明，在静止背景下，该算法无论是对运动的单目标，还是对运动的多目标，均能较好地从静止背景中分离出来，即能得到理想的分割结果，故具有一定的鲁棒性和实用性。     

基于Snake模型的视频对象分割和跟踪算法

视频对象的分割是基于内容的视频处理中重要的组成部分。提出并实现了一种半自动视频对象分割和跟踪算法。算法主要基于Williams活动轮廓模型，通过求取轮廓点的局部能量最小值对轮廓线进行更新。轮廓扩张技术用来追踪变形的轮廓边缘。通过对轮廓中心点运动的统计，预测对象的运动方向和大小。实验仿真结果表明，这种改进的Snake算法能够收缩到图像的凹陷部分，而且能较好地跟踪视频对象的运动。     

联合YOLO和Camshift的目标跟踪算法研究

为了解决传统目标跟踪算法在有遮挡后无法准确跟踪的问题,提出了将YOLO和Camshift算法相联合的目标跟踪算法.基于YOLO网络结构来构建目标检测的模型,在模型构建之前,采用图像增强的方法对视频帧进行预处理,在保留视频帧中足够图像信息的同时,提高图像质量,降低YOLO算法的时间复杂度.用YOLO算法确定出目标,完成对目标跟踪的初始化.根据目标的位置信息使用Camshift算法对后续的视频帧进行处理,并对每一帧的目标进行更新,从而可以保证不断调整跟踪窗口位置,适应目标的移动.实验结果表明,所提的方法能够有效地克服目标被遮挡后跟踪丢失的问题,具有很好的鲁棒性.     

基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪仿真

现阶段所采用的跟踪方法对后继帧视频图像目标跟踪存在跟踪效果不理想、跟踪效率较低等问题。提出基于视觉传达的后继帧视频图像目标跟踪方法。利用图像差分方法获取视频图像运动目标可能出现的区域,并对这个区域视频图像目标进行运动估计,采用形态学方法来降低聚类区域的数量,得到后继帧视频图像目标区域;采用均值漂移法估计后继帧视图像核概率密度,对后继帧视频图像进行分割处理,找出后继帧视频图像目标区域最显著的特征,通过迭代运算找到目标位置,实现目标跟踪。实验结果表明,所提算法具有较好的后继帧视频图像跟踪效果、并且跟踪效率较高,具有一定的应用价值。     

基于高斯混合模型联合CamShift的运动图像检测跟踪方法

CamShift算法是典型的运动图像跟踪方法,但是单纯CamShift准确率低,容易丢失目标。为提高准确略,本文提出将高斯混合模型运用到CamShift算法中进行目标跟踪操作。首先采用高斯混合模型标示出目标局部区域,并将其作为CamShift的初始搜索窗,提高效率;随后对目标进行跟踪时将CamShift算法的窗中心同差分法计算出的目标区域中心作对比,确定后续帧搜索窗,避免目标跟踪丢失。最后,实验证明了该方法可以对目标进行有效跟踪,且在目标颜色同背景色差异小的情况下依然具有非常高的准确率。     

改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法

针对传统时空上下文目标跟踪(STC)算法中目标窗口不能适应目标尺度变化,导致对目标针对性不强等问题,提出改进STC和SURF特征联合优化的目标跟踪算法(STC-SURF)。首先利用加速稳健(SURF)特征算法对相邻的2帧图像提取特征点并进行匹配,再通过随机抽样一致(RANSAC)算法消除误匹配,提高匹配精度。进而根据2帧图像中匹配特征点的变化对目标窗口进行调整。最终对STC算法中模型的更新方式进行优化以提高跟踪结果的准确性。实验结果表明,STC-SURF算法能够适应目标尺度变化,并且其目标跟踪成功率优于TLD算法和传统STC算法的。     

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。     

基于背景建模的VideoSAR动目标阴影检测方法

针对视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)数据进行地面运动目标检测的问题,本文提出了一种基于单高斯背景模型的VideoSAR动目标阴影检测方法.该方法使用一个时间维度的滑窗对视频序列进行处理:首先使用RED20深度神经网络模型抑制VideoSAR图像的斑点噪声...     

基于多视角航拍配准的运动小目标检测与跟踪

针对存在3D场景遮挡的航拍视频运动小目标跟踪问题,提出一种基于多视角航拍配准的运动小目标检测和跟踪算法。该算法首先对图像序列间隔采样,利用Harris检测器提取全局特征点,通过Delaunay三角网对待配准图像实现初始匹配,然后利用整合变换模型计算差分图像,并利用累积能量检测出目标,最后通过卡尔曼运动滤波消除运动目标跟踪的抖动。实验结果表明,该算法对城市和郊区场景的航拍视频可以检测出最小30个像素的缓慢运动目标。     

基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割 *

传统的场景分割方法中往往通过比较关键帧来测量镜头间的相似度而忽略了镜头内的时域信息 ,针对这种缺陷提出一种基于主色跟踪和质心运动的视频场景分割的方法。首先 ,在量化的 HSV空间中 ,利用主色跟踪所得镜头的时间信息结合帧颜色直方图得到镜头的主色直方图 ,并且引入镜头质心特征向量的概念 ,通过其与帧向量的差异性获得镜头的运动信息 ;然后将所测得的镜头相似度用在改进的双向滑动窗口法中检测场景。实验结果验证了该方法的有效性。     

一种基于自适应的新型中值滤波算法

提出了一种新的自适应中值滤波算法,首先使用3×3窗口在图像上滑动,计算该窗口中心像素的块均匀度,并与整幅图像的块均匀度比较,自适应地确定窗口中心像素是否为噪声点;然后统计3×3窗口中噪声点的个数,自适应地调整滤波窗口大小,最后自适应地计算权值,并采用改进的加权中值滤波方法对噪声点进行逐点滤波。该方法既能有效地去除图像噪声点,又能较好地保持图像细节部分。通过对实验结果进一步分析,该方法比均值滤波和中值滤波的性能更加优化,在椒盐噪声大小相同的情况下,PSNR值提高了9.4~12.7。评价结果与目视效果吻合良好,为图像去除噪声提供了一个新的途径。     

侦查目标追踪过程中视频浓缩方法仿真

在侦查目标追踪过程中,采用当前方法对视频进行浓缩处理时,所用时间较长,浓缩处理后视频中有效信息丢失率较高。为此,提出新的侦查目标追踪过程中视频浓缩方法。通过混合高斯模型模拟视频信号,实现视频前景建模和背景建模;在Camshift算法下降H分量的颜色概率分布图和颜色直方图相结合,对视频中存在的图像帧进行运算,通过调整搜索窗的大小实现对运动目标的追踪;采用松弛线性规划算法获得目标运动轨迹对应的最优时间标签,结合目标轨迹、背景序列和最优时间标签实现视频的浓缩处理。仿真结果表明,所提方法的浓缩耗时较短,视频中有效信息得到了有效保存。