基于视频图像的目标检测技术研究

本文基于常用运动目标检测方法进行了研究。首先阐述了视频监控系统中常用运动目标检测方法,并对Surendra背景提取算法及改进的帧间差分法进行了说明。运用对称差分法和背景差分法的融合方法进行运动目标检测,实验表明本文运用的方法对运动目标检测具有准确性与实时性。最后得出运用背景差分和帧间差分法的融合检测方法进行运动目标检测,可以得到好的目标检测效果的结论。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究北大核心

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

基于对称差分算法的背景更新和运动检测

本文针对时间差分将导致差分图像中背景显露过多影响了背景模型建立的缺点,利用对称差分能够快速检测中间帧运动目标的特点,提出一种使用间隔多帧对称差分来更新背景模型,从而建立可靠的背景模板,再结合背景消减进行运动检测的方法。实验表明该算法能快速地建立背景模型,同时有效地检测出背景中的运动物体,具有一定的实际应用价值。     

基于概率估计的运动目标检测算法

针对现有智能视频中运动目标检测算法存在的问题,提出一种新的对称差分及背景减除相融合的算法。该算法基于子块操作,首先利用高斯分布的概率特性,分离出运动变化区域和静止区域,对分割阈值的选取进行了改进;然后背景重构;最后通过背景和变化区域相差分得到精确运动目标分割。实验结果表明,该方法能够对监控场景中运动目标进行有效的分割,对光线变化、背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性和实用性。     

运动目标检测与跟踪算法的改进与实现

提出了一种对视频图像中运动目标检测并进行实时跟踪的新方法。该方法利用基于背景建模的背景差分与改进的带时间戳的运动历史图像(tMHI)的目标分割相结合的算法对运动目标进行检测,在获取到视频流中的运动目标轮廓后使用基于tMHI的运动梯度算法来实现运动目标的跟踪。实验结果表明,该方法能够对指定区域内的目标进行有效识别和准确跟踪,并且弥补了运动目标暂时性停止时无法检测出来的不足。     

动态背景下基于帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测

基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA—SIFT（于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点。运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。     

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。     

复杂背景下的运动目标检测方法

提出了一种复杂背景下的运动目标检测新方法,利用仿射变换进行全局运动估计,并利用双线性内插进行背景补偿,然后采用3帧对称差分相乘的方法增强运动目标的像素点,拉大目标与背景残留噪声的差异,最后利用区域生长法进行目标分割。用复杂的城市交通序列图像进行测试,并与经典的动目标检测算法进行对比,说明了算法的有效性。     

基于Android平台的视频运动目标检测系统

为了在Android平台上实现实时性好,抗噪声性能强的视频序列运动目标检测系统。本文提出了一种融合单高斯背景模型和帧间差分的运动目标检测算法。该算法提取出帧间差分法检测的运动目标区域,并对该区域采用基于单高斯模型的背景差分算法提取出运动目标,然后对高斯背景图像进行更新。实验结果证明,该算法能够有效降低背景扰动的影响,增强检测出的运动目标的完整性,而其复杂度仅为两种组成算法之和的73.9%,在Android平台上运行效果良好。     

运动序列中动目标检测的稳健性方法

提出一种运动序列中动目标检测的稳健性方法。用尺度不变特征变换(SIFT)算法生成特征描述符,基于最近邻距离比(NNDR)进行初始匹配,增加对称性约束以获得稳健的匹配点集。随机抽样一致集算法(RANSAC)用于分离背景和目标对应特征点,实现背景运动的稳健性估计。背景补偿后,相邻帧差分和数学形态学方法实现动目标的分割。真实运动序列的实验结果表明,该算法能够获得稳健的匹配点对,检测出运动目标。     

基于角点的动态背景下运动目标检测算法改进

由于动态摄像机行为造成了背景模糊等问题,结合角点矩特征的全局运动估计算法,将最大类间方差法引入RANSAC估计算法,对常用的RANSAC算法进行改进。在目标检测过程中,利用基于差分相乘原理的运动目标检测算法实现了运动目标的检测定位。针对获取到目标位置的后续帧序列的目标检测,提出了基于改进的奇异值分解的角点匹配的运动目标检测算法。实验表明,提出的算法对于背景发生变化的场景,能达到较好的背景运动补偿效果,在随后测量的动态背景状态下,可以准确检测后续帧序列的运动目标,并且具有良好的鲁棒性。     

基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

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速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

视频监控的目标检测研究

为了实时准确的提取出运动目标,提出了一种基于帧问差分的背景重建算法及基于运动前景的背景更新算法。该算法先对摄像头采集的视频序列进行帧间差分背景重建,通过自适应阈值的背景减法得到运动前景,并分辨出运动目标和伪运动目标,然后进行区域性背景更新。当背景发生整体或局部变化时,该算法能够快速地检测出背景变化,并采用相应算法实时更新背景。实验结果表明,该算法能快速、准确地重建出背景,从而能够完整地提取场景中的运动目标。     

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。     

一种基于灰度相关性的背景更新算法

视频运动目标检测常用的方法是背景差分法,而背景差分法的关键是如何从视频中建立背景模型。IIR滤波器背景更新算法是采用较多的一种背景更新算法,但仍存在一些不足,因此,本文提出了一种基于灰度相关性的背景更新算法,并使用差分图像像素均值法获取阈值对图像进行分割,用基于形态学及连通性分析法对检测目标进行后处理。实验结果表明:该算法能够实得到的背景帧较为理想,能对运动目标进行准确的检测,具有很好的鲁棒性。     

一种基于DSP的弱小目标实时检测算法研究

针对天文CCD图像的特点,讨论了天文图像处理中小目标检测算法,采用DSP FPGA的硬件架构来实现低信噪比情况下小目标的实时检测与跟踪。针对系统不同的工作状态提出了在引导状态下使用基于图像对称差分运算的方法来检测跟踪目标,而在定位状态下使用基于形态学滤波的检测方法实现多目标的检测,同时保存感兴趣的目标图像,实验的结果表明可以实时有效地检测到SNR≈2的运动小目标。     

红外警戒系统小目标实时检测方法

研究了一种用于红外警戒系统的小目标检测新方法。考虑实际检测图像中的目标具有低对比度、小尺寸和运动连续性以及背景包含复杂的地面场景等特点，该方法以序列图像中的连续三帧为一组进行对称差分运算，既保证了系统要求的目标检测概率和虚警率指标，又便于硬件的实时实现。本文详细讨论了该算法的软、硬件实现原理，并进行了实时性分析。     

一种基于DSP的弱小目标实时检测算法研究

针对天文CCD图像的特点,讨论了天文图像处理中小目标检测算法,采用DSP＋FPGA的硬件架构来实现低信噪比情况下小目标的实时检测与跟踪.针对系统不同的工作状态提出了在引导状态下使用基于图像对称差分运算的方法来检测跟踪目标,而在定位状态下使用基于形态学滤波的检测方法实现多目标的检测,同时保存感兴趣的目标图像,实验的结果表明可以实时有效地检测到SNR≈2的运动小目标.     

图像分块重建的红外运动目标检测算法

背景差分法是目前运动检测中最常用的一种方法,具有检测位置准确,速度快等优点.背景提取是影响该方法检测效果的关键因素.针对背景差分算法中背景参考帧提取存在的问题,引入非相似度判别算法,给出了一种新的基于图像分块重建的红外运动目标检测方法.该算法在对图像进行合理的区域划分的基础上,利用相邻帧对应块的非相似度值判别出背景区域...