融合颜色和梯度直方图反投影的运动阴影检测

针对智能视频监控中运动阴影影响目标跟踪和识别准确性的问题,提出了一种基于颜色和梯度直方图反投影的阴影检测算法。以视觉背景提取模型检测得到的运动目标区域为基础,首先在HSI颜色空间利用亮度和色度信息筛选出阴影像素,然后通过梯度直方图反投影的方法区分运动目标和阴影,最后将上述两种方法的检测结果进行合理融合得到最终的阴影检测区域。与典型算法的对比实验结果表明,所提算法有效提高了阴影检测的准确性和鲁棒性,适用于运动目标的实时检测和识别。     

基于高斯金字塔与差分法的多目标检测和跟踪算法

针对复杂背景下的多目标检测和跟踪问题,提出了将背景差分目标检测算法与高斯金字塔图像重采样相结合的运动目标检测算法．该算法采用高斯金字塔法对图像进行重采样,建立背景模型,使用背景差分法获得前景区域,并对前景区域进行阴影检测、去除,从而检测出完整目标．融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测．在目标阈值的确定过程中,采用动态阈值确定法,以提高目标检测的正确性．同时将目标的颜色特征和运动矢量引入到多目标跟踪算法中,提高目标跟踪的准确性．实验结果表明,该算法对于场景中存在目标频繁出现、消失、交叉运动和遮挡等情形均有较好的检测与跟踪效果．     

改进的Vibe运动目标检测算法

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题,本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法.首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型;然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域;最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影.实验结果表明,本算法可以有效消除Ghost区域,并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影.     

一种基于CCH的运动目标快速检测算法

运动目标的检测是智能监控系统和视频理解标注中的一个底层处理环节,这一环节的性能直接影响到中高层目标本体特征和运动特征的提取、日标分类、目标跟踪以及目标异常行为的分析.针对一些监控场景下常用算法速度较慢、对阴影过于敏感等缺陷,提出一种新的区域内容对比度直方图来描述小区域的特征,并利用该特征建立混合直方图背景模型,再通过减...     

基于改进粒子滤波跟踪算法的运动视频跟踪

为了进一步提高目标跟踪的准确率,提出一种基于改进粒子滤波的运动视频跟踪算法。首先,通过高斯混合模型实现动态背景建模,从而降低噪声和局部动态背景的干扰;然后,在RGB颜色直方图分离的基础上,结合粒子滤波和迭代递归实现目标运动检测,提高了前景检测的准确性。仿真试验结果显示,相比典型粒子滤波算法、遗传粒子滤波和DCEM,改进粒子滤波跟踪算法得到的前景目标的轮廓更好,因此运动目标检测精确度更高且处理时间更短。     

双层特征优化的视觉运动目标跟踪算法

视觉监控中运动目标跟踪容易受到遮挡、目标快 速运动与外观变化等因素的素影响,单层特征难以有 效解决这些问题。为此,提出一种像素级与区域级特征组合优化的视觉跟踪算法。首 先在像素级利用 目标和背景区域颜色特征的后验概率对目标与背景进行初步判别;然后对候选区域进行超像 素分割,并依据 像素级的判断结果,在超像素区域内利用投票决策模型对目标与背景信息进行统计分析,得 到精确的目标位 置分布;最后结合均值漂移迭代搜索得到目标的准确位置,并利用双层判别结果对目标跟踪 过程的遮挡情况 进行检测,同时动态更新目标以及背景区域信息以适应目标外观与场景变化。与典型算法进 行对比的实验结 果表明,本文算法能够有效应对目标遮挡与快速运动等因素的影响,适用于复杂场景条件下 实时的运动目标跟踪。     

一种有效的图像阴影自动去除算法

目标跟踪与检测研究中,在检测运动前景时也会检测到运动目标投射的阴影。阴影使得运动目标发生几何变形,可能造成运动目标粘连,甚至造成检测不到目标。阴影去除后才能较真实的得到运动目标重心。本文研究一种利用图像YCbCr颜色信息去除阴影的方法。首先利用背景减的方法得到带影子的目标区域,其次进行YCbCr空间的背景减,由于影子和目标物体在YCbCr空间背景减信息有较大差别,因此可以通过阈值判断得到去影之后的精确目标区域,目标物体识别的精确性和鲁棒性将会得到提高。实验结果表明,该方法在去除阴影的同时又较好地保留了前景目标的信息,是一种有效的阴影去除方法。      

基于局部熵-局部对比度和双区域直方图均衡化的红外图像增强

为了改善红外图像的视觉效果,突出细节信息,同时抑制噪声。提出了结合改进的LC显著性检测和双区域直方图均衡化的红外图像增强方法。首先使用结合局部熵加权的LC显著性检测算法得到显著图。然后使用K-means算法对显著图进行自适应分割得到前景区域和背景区域。最后对前景区域进行结合局部方差的改进直方图均衡化,对背景区域使用限制对比度直方图均衡化增强。实验结果表明,与当前主流算法相比,本文算法主观效果更佳,且峰值信噪比、结构相似性、信息熵等客观评价参数均有所提升。     

基于YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

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。首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域（包括运动目标、投射阴影）从场景中提取出来;最后,采用局部二元图（Lo-cal Binary Pattern,LBP）来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值。     

基于区域特征的视频序列人脸快速检测

提出了一种基于区域特征的快速人脸检测算法.采用瞬时差分和背景差分获取并跟踪运动目标.消除了运动目标引起的背景模型更新误差.在检测到的运动目标区域内.通过基于区域特征的马赛克三分图模型检测人脸区域,并利用频率直方图方法合并所检测区域,最终获得人脸位置.实验结果表明,平均检测时间为30ms/帧,检测准确率可达95.7%,算法复杂度低、检测效果好,适合各类视频图像的人脸实时检测.     

室内夜间微弱光源下运动目标检测和阴影去除

提出一种新的室内夜间微弱光源照明情况下的运动目标检测方法。首先进行背景建模, 获取稳固的背景图像, 之后对背景和当前帧图像进行图像增强处理, 提高其清晰度; 采用相对背景减法检测前景运动目标, 并对差分图像进行去噪和修补; 利用前景目标区域、阴影区域和背景区域像素亮度值存在差异的特点, 检测和去除背景差分图像中可能存在的阴影, 获得准确的运动目标。在室内夜间环境下采集视频进行试验, 结果验证了所提方法的有效性。     

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。     

基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除

针对室内视频监控中运动目标检测常出现的阴影误检,提出了一种基于颜色空间转换的自适应背景建模和阴影消除算法.在RGB空间采用自适应背景差对视频图像进行前景背景分离,并将检测出的前景目标锁定在活动轮廓矩形框内进行目标跟踪,对于误检的虚假目标(即阴影),利用其亮度等信息,在HSV空间去除.经实验验证,该算法对阴影的去除有良好的效果,能准确检测出真实目标.     

改进型ViBe算法在运动目标检测中的应用

作为计算机视觉领域的热门方向之一,运动目标检测具有很高的理论研究价值和很广的实际应用空间。传统视觉背景提取器(Visual Background Extractor, ViBe)目标检测算法实时性高且内存消耗低,但存在受光照影响大、不能有效抑制拖影区域、无法消除阴影以及检测图像内部空洞等问题。鉴于以上不足,提出3点针对性改进策略：(1)优化算法核心参数。筛选最优值来替换以往经验值,从而提高算法性能,增强算法适应性。(2)引入光强检测算子。阈值半径随光强变化自适应,避免因光照变化而出现拖影区域。(3)增加阴影检测模型。利用感兴趣区域(Region of Interest, ROI)像素分布确定阴影位置,结合运动目标自身特性分割出目标区与阴影区。仿真实验结果证明：改进型ViBe算法不仅能够完整地检测、抓取运动目标,而且还可以有效地抑制拖影区域并消除目标阴影。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

目标基视频编码中的运动目标提取与跟踪新算法

自动、快速的视频目标提取与跟踪是目标基视频编码中的一项关键技术.本文提出一种运动目标提取与跟踪新算法.首先,根据多帧运动信息和高阶统计检测方法得到二值运动掩模图像,然后提出一种改进分水岭算法对运动区域及其周围部分进行分割.将二者所得结果进行投影运算,得到最终运动目标.最后提出一种运动目标跟踪新算法,能对目标进行有效的跟踪.实验结果说明了本文算法的有效性.     

一种特征融合的带宽自适应Mean Shift跟踪算法

传统Mean Shift跟踪算法在目标颜色特征和背景颜色特征相近、尺度变化等情景下效果不理想。提出了一种特征融合且核函数带宽自适应的改进跟踪算法,针对颜色直方图容易受背景区域影响,融合了边缘直方图,并对核函数带宽进行自适应更新。另外,对目标模型的更新进行了相关探索并给出比较结果。结果表明,该算法可以对目标实现更稳定的跟踪,对目标颜色和背景颜色相近、尺度变化等场景具有很好的适应性。