融合颜色信息与深度信息的运动目标检测方法

基于颜色信息的运动目标检测易受光照、阴影等影响,基于深度信息的运动目标检测存在目标边缘噪声大,无法检测距离背景较近的目标等问题。针对上述问题,该文利用CCD相机获取的颜色信息及TOF相机获取的深度信息分别为每个像素建立颜色与深度信息的分类器,根据像素点的深度特征及前一帧的检测结果,自适应地为每个分类器的输出分配不同的权值,实现运动目标的检测。该文采集多组视频序列进行实验,实验结果表明该方法能有效解决单独利用颜色或深度信息进行运动目标检测时出现的问题。     

一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法

针对视频监控中运动小目标难以检测的问题,该文提出一种基于航迹的检测算法。首先,为了降低检测漏警率,提出区域纹理特征与差值概率融合的自适应前景提取方法;其次,为了降低检测虚警率,设计航迹关联的概率计算模型以建立疑似目标在视频帧间的关联,并设置双门限以区分疑似目标中的真实目标与虚假目标。实验结果表明,与多种经典算法相比,该算法能对定量范围内的运动小目标以更低的漏警率和虚警率实施准确检测。     

一种从视频压缩码流中精确提取运动对象的快速算法

针对目前大部分视频对象分割方法相当复杂而且计算量大的问题,提出了一种在压缩域粗分割,在空域精细分割的方法。该方法利用压缩域中运动向量进行聚类,得到运动对象的初始分割。将分割模板通过运动参数映射到参考帧I帧,,解码初始分割区域进行Canny边缘俭测和边缘跟踪,即可得到精确的对象轮廓。该方法使得处理的数据量保持最小,节约了处理时间并得到了像素级精度的分割对象。     

视频序列中运动目标检测技术

本文提出了一种视频序列中运动目标检测的方法。首先,通过估计相邻两帧之间的相对噪声的特征参数检测出运动变化区域,然后结合当前帧的边界信息确定运动目标的边界位置,最后根据边界位置检测和提取出运动目标。实验结果表明,本文的方法能有效地检测出和提取出运动目标并具有较强的稳健性。     

一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到噪声和亮度突变的影响、易出现虚假目标的情况,该文提出了一种基于3帧差分和边缘信息的运动目标检测方法。该方法首先对连续3帧图像进行边缘提取得到3帧连续的边缘图像,然后对3帧连续的边缘图像进行3帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单,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。     

实时目标检测与跟踪系统的设计与实现

针对固定监控场景设计并实现了一个实时的运动目标检测与跟踪系统.在复杂背景下,改进的三帧差分法能准确、快速检测出运动目标.金字塔图像的Lucas Kanade光流法跟踪目标容易丢失;传统的模板匹配跟踪方法由于对图像利用率高,其跟踪比较准确,但计算量大.文章将两者结合起来,可以避免上述问题.实验表明,该算法能较好地实现目标跟踪、获得目标运动轨迹,且具有良好的实时性和鲁棒性.     

Moving object detection and tracking from video captured by moving camera

This paper presents an effective method for the detection and tracking of multiple moving objects from a video sequence captured by a moving camera without additional sensors. Moving object detection is relatively difficult for video captured by a moving camera, since camera motion and object motion are mixed. In the proposed method, the feature points in the frames are found and then classified as belonging to foreground or background features. Next, moving object regions are obtained using an integration scheme based on foreground feature points and foreground regions, which are obtained using an image difference scheme. Then, a compensation scheme based on the motion history of the continuous motion contours obtained from three consecutive frames is applied to increase the regions of moving objects. Moving objects are detected using a refinement scheme and a minimum bounding box. Finally, moving object tracking is achieved using a Kalman filter based on the center of gravity of a moving object region in the minimum bounding box. Experimental results show that the proposed method has good performance.     

光流向量补偿模型的运动目标检测

基金项目：黑龙江省教育厅科学研究项目（No.11541057）资助。摘要：针对计算机视觉中的运动目标跟踪与检测问题,特别是运动目标被遮挡丢失和大幅度机动现象,提出了一种基于Lucas-Kanade光流向量补偿算法的运动目标检测方法。该方法利用Lucas-Kanade光流算法计算帧间的光流向量,并选用丢失目标的图像附近若干帧序列图像之间的光流关系,对丢失的光斑目标位置进行估计,以此对序列图像进行补全。实验表明该算法相对于其他传统光流法,提高了光流估算的精确性和可靠性,能更好地检测出运动目标。     

可见光-热红外视频运动目标融合检测的研究进展及展望

在智能视频监视领域,协同利用可见光和热红外传感器,使全天时、精确、鲁棒的智能监视成为可能,具有显著的优势.对可见光-热红外运动目标融合检测的研究进展进行分析和总结.首先,分析了多源传感器融合检测问题,着重说明了融合检测的显著优势、关键步骤及已有公开测试数据集等;然后,详细分析了该类算法的研究进展,从融合策略、运动检测策...     

基于2D时空熵门限的运动目标检测

该文给出一种基于二维(2D)时空熵门限进行运动目标检测的方法。研究了几种通用运动目标检测方法的特点,运用2D熵门限分割方法检测运动目标的结构区域,在2D熵门限的基础上,提出了一种快速熵门限求解算法。实验结果表明,这种方法可以很好地检测出运动目标,同时可大大提高运算速度。     

一种改进的背景提取与目标检测方法研究

目标检测背景差分法是相对而言较为常用的方法,但是在背景差分法中,背景模型的建立成了至关重要的一个步骤,针对传统的混合高斯模型面临的计算量大、环境尤其是光照突变和对场景构成改变的问题,本文首先提出了一种简化了的混合高斯模型,可以减少运算量[1-3];其次通过区分是否发生光照突变从而选择不同的背景更新速率。简单、有效地解决了背景建模、实时更新模型参数以及光照变化和场景构成变化的问题。     

基于边缘特征的自动运动对象分割

为了准确分割出视频场景中的运动对象,该文提出了一种基于边缘特征的运动对象分割及跟踪算法。首先对相邻帧进行自适应变化检测,得到相邻帧二值差分图像。结合当前帧Canny算子检测的边缘图像,获得运动对象的初始边缘模板。其次对运动对象的运动分为快变和慢变两部分进行跟踪并更新运动对象的边缘模板。最后对运动对象的边缘模板进行数学形态学处理得到运动对象的外轮廓,使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法收缩获得运动对象准确的闭合轮廓曲线。该算法对运动对象的整体运动和局部形变都有很强的鲁棒性, 能够得到运动对象准确的轮廓,并且对复杂背景有很好的适应性。     

基于FPGA的“低慢小”目标检测系统实现

为解决“低慢小”目标检测困难的问题,实现了一种基于FPGA（Field Programmable Gate Array,现场可编程逻辑门阵列）的“低慢小”目标检测系统。该系统采取COMS相机获取图像,DDR3 SDRAM缓存视频帧,使用FPGA处理帧间差分法和光流法结合的算法,目标检测结果使用VGA标准显示。测试结果表明,该系统能够检测出在悬停和低速飞行姿态下的低慢小无人机目标并实时显示。     

相机阵列在空间目标观测中的应用综述

相对大口径光学系统,相机阵列光学系统具有开发周期短、成本低的特点,近年来,被广泛使用于空间目标观测项目,以实现低成本、大视场、高分辨率、高探测能力的光学观测,在太空安全中具有重要的应用价值。介绍了国内外相机阵列光学系统在空间目标观测中的应用现状与最新进展,针对空间目标观测中的需求,着重从视场、分辨率、探测能力三个方向分别对相机阵列光学系统的结构组成和性能参数进行介绍,并进行比较,总结了相机阵列光学系统在空间目标观测中存在的问题及发展趋势。     

基于两重三帧差分的运动目标检测算法的研究

运动物体检测是计算机视觉和视频处理领域的一个非常重要的研究方向。本文提出了一种新的运动目标检测算法,通过利用连续5帧图像序列进行两次三帧差分运算并将其融合起来,本文称之为两重三帧差分算法。然后结合改进的基于4个方向的Sobel边缘算子,进行边缘提取,最后通过图像二值化处理,去除无关的线条。经过实验验证,本算法操作简单,易于实现,能够有效地检测运动目标。     

基于改进分水岭和形态学的视频运动目标检测

为了获得理想的视频运动目标检测结果,本文提出了一种标记分水岭和形态学相融全的视频运动目标检测算法。首先采用各向异性扩散模型对视频图像进行预处理,消除噪声对目标检测的干扰,然后差分算法提取运动目标的轮廓,并对提取的目标轮廓进行形态学操作,最后采用标记分水岭算法对运动目标进行标记和分割,并采用仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,本文算法较好防止了"过分割"缺陷的出现,可以准确从复杂背景检测到运动目标,不仅提高了视频运动目标的检测正确率,并且加快了视频的检测的速度。     

一体化EMCCD微光相机的设计

电子倍增电荷耦合器件(E1ectron Multiplying Charge Coupled Device,EMCCD)是一种新型高灵敏度图像传感器。近年来,EMCCD相机在微光探测领域的应用越来越广泛。为了在微光相机中应用新型EMCCD器件,设计了一种探测能力强、数据更新快、具有一体化光纤接口的微光成像系统。主要研究了EMCCD相机的设计方法,说明了EMCCD的工作原理,论述了基于TC253SPD—BO的EMCCD微光相机的设计方案。用成像实验和信噪比测试实验验证了所设计的一体化微光相机的性能。结果表明,该相机不仅可以实现20km以上的数据传输和30f/s的拍摄帧频,而且还可实现弱光条件下的探测功能,并具有较高的系统信噪比。     

基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法

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.     

水下成像的现状和发展动向

本文以下水成像在军事，海洋开发工程应用为基础，论述了水下观测和成像中采用微光电视摄像机和激光器件及其系统的技术现状和发展动向。