视频图像中的运动目标检测

运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。     

改进的三帧差分运动目标识别算法

针对传统的三帧差分法运动目标检测算法容易出现"空洞"现象,进而导致检测物体不完整的问题,提出一种改进的三帧差分法算法检测运动目标.改进算法先对连续的三帧图像进行预处理得到灰度图像,进而对其两两差分,获得两幅差分图像;利用阈值分割得到二值图像,经形态学的膨胀处理得到新的二值图像,通过逻辑与运算后,最后通过形态学操作的腐蚀...     

基于改进的三帧差分法运动目标检测

为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法.该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题.背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响.实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

结合对称差分和边界信息的运动目标检测方法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动较慢或尺寸较小时易出现漏检等缺点,提出了一种将对称差分和边界信息相结合的运动目标检测算法。首先选取合适的阈值将对称差分得到的差分图像二值化,然后将二值图像相与的结果像进行形态学滤波确定目标的粗略位置;同时对中间帧进行边缘检测,将检测结果与确定的运动目标粗略位置进行交运算,得到运动目标的边界,再经过区域填充等处理获得准确的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

改进的边缘高斯混合模型运动目标检测

为解决高斯混合模型中噪声和光照变化带来的影响以及运算量大等问题,先通过帧差法确定运动目标大致区域,筛选后在确定区域内采用混合高斯模型重建背景,并运用SUSAN算子进行边缘检测,形态学处理后将两者结果进行"与"运算;区域外部分按照当前帧背景更新,两部分综合得到最终的运动目标。实验结果显示,改进算法有良好的鲁棒性,能很好地适应光照变化,检测结果高效准确,可以应用于目标跟踪领域。     

基于减背景和混合差分的运动目标检测算法

针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。     

基于视频图像中运动目标检测算法的研究

运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。     

混合高斯融合三帧差的运动目标检测改进算法

针对混合高斯模型(Gaussian Mixture Model,GMM)无法检测到完整的运动目标,三帧差法检测目标时对物体速度的敏感,检测到的物体会出现空洞等缺点,提出了一种混合高斯融合三帧差法的运动目标检测改进算法。首先,在运动目标提取过程中,改进的三帧差法采用动态分割阈值和边缘检测技术,解决光线突变和边缘不连续问题;然后引入新的高斯分布自适应选择策略,以减少处理时间,提高检测准确性;最后,利用改进HSV(Hue-Saturation-Value)颜色空间来消除阴影区域,得到一个完整的运动目标。数据实验表明,该算法在不同场景具有较好的检测能力。     

基于混合高斯模型和六帧差分的目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型在光照突变、噪声干扰时鲁棒性不高,易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频运动目标检测算法。该算法将混合高斯模型与六帧差分算法相结合,构建了一种高效的运动目标轮廓模型,并嵌入背景替换法和动态阈值分割法提高算法的稳健性,通过连通性检测和形态学处理,得到完整的运动前景像素。不同场景的视频检测结果表明,改进算法有效克服了光照突变、噪声干扰、空洞及双影现象,与同类算法相比,具有更高的准确度和鲁棒性。     

基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测

针对静态背景下的视频运动序列,在研究现有的检测算法——帧间差分法与背景差分法的基础上,进一步研究了运动目标检测中背景动态建模的方法——混合高斯建模法,在此基础上提出了基于混合高斯模型与三帧差分的运动目标检测改进算法。由于使用背景差分法检测运动目标时,运动物体和阴影都将被看作运动的目标,于是研究了基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法,对阴影区域进行检测与去除。然后使用计算机视觉类库OpenCV结合Visual C＋＋6．0对上述算法进行实现,取得了很好的检测效果。