单高斯与混合高斯相结合的运动目标检测

论文提出了一种将单高斯建模法与混合高斯建模法相结合的运动目标检测方法。针对实际场景中的部分动态背景会给运动目标检测带来很大干扰,混合高斯建模法提取目标不完整、实时性差的问题,结合单高斯建模法处理的优点,将图像自动分割为静态背景区域和动态背景区域,分别检测,并将得到的运动目标检测图像进行拼接及后续处理。实验结果表明,用该方法提取目标完整度高,实时性好,对动态背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性。     

基于高斯背景建模和时间差分法的目标检测研究

运动检测算法的目的是在视频流中提取运动目标。主要的检测方法有:基于特征的运动检测技术、光流法、时间差分法、背景减除法。在研究中提出了一种基于混合高斯建模方法和改进帧间差分法相结合的运动检测方法。方法第一步建立高斯背景模型,对运动目标进行提取,第二步来使用改进的三帧差分方法对提取的物体做进一步的检测,以得到更精确的运动目标图像,第三步用仿真实验对研究算法进行分析与检测。     

Kalman滤波器对混合高斯背景建模的改进

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标的问题,提出了一种基于Kalman滤波理论的改进混合高斯背景建模方法。利用Kalman滤波器的时域递归低通滤波特点,对混合高斯背景值进行了校正,同时对混合高斯背景更新方法进行了改进,与传统的混合高斯背景建模相比,该方法较好地消除了背景光照剧烈变化时误将背景检测为前景的现象,同时也能较好地消除背景噪声,提高了系统的可靠性和鲁棒性。     

基于时空分布的混合高斯背景建模改进方法

针对传统的混合高斯模型对动态背景敏感、缓变目标检测不准确等问题,提出了一种基于时空分布的混合高斯建模改进方法。该方法的基本思想是混合高斯背景基于时间分布信息建模的同时,通过随机数生成方法对邻域进行采样,完成像素空间分布的背景建模;同时利用像素历史统计信息和决策融合机制的前景检测方法,实现对静止目标判定以及前景运动目标更精确的提取。最后,将此算法与其他前景检测方法进行对比实验,表明了该算法对动态背景鲁棒性强、缓变目标检测准确的结论。     

基于改进的背景差分的运动目标实时检测算法

针对传统混合高斯建模算法计算量过大与目标轮廓清晰度小的问题,提出了一种新的运动目标实时检测算法。该算法引入三帧差分的方法,提高了检测目标轮廓的清晰度;通过HSI混合高斯建模前进行分块处理有效减小了计算量,因此算法的实时性有了明显的改善;并利用逻辑运算融合三帧差分与HSI混合高斯模型进行高效的背景提取;最后运用数学形态学方法进一步优化检测结果。实验结果表明,相比混合高斯模型经典算法,该算法能更快速、更准确地检测出智能监控视频序列中的运动目标,并且目标轮廓清晰度也有明显的改善。     

基于GMM和超像素马尔科夫随机场的运动目标检测

针对传统的基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法抗噪声性能差、易受动态背景干扰的缺陷,提出一种高斯混合建模与超像素马尔科夫随机场(MRF)相结合的运动目标检测方法。采用GMM对视频图像进行建模,初步标记出前景目标区域;对原始图像进行超像素分解,并根据GMM提取的前景图像得到概率超像素图像;采用MRF建模对概率超像素图像建模得到最终的运动目标前景图像。通过实验对比分析,表明提出的算法对噪声干扰、动态扰动背景等复杂场景均可以得到优于传统算法的结果。     

一种改进的混合高斯模型背景估计方法

传统混合高斯模型一般为每个像素分配固定的高斯分布个数,从而造成背景形成速度的减慢和系统资源的浪费;同时也存在着高斯模型背景建模中的缓慢或滞留运动物体造成目标误判现象的问题(即空洞问题)。为此,提出了一种有效的两阶段视频图像处理方法。该方法在第一阶段根据像素点的优先级大小自动地调节高斯分布的数目,在第二阶段首先对像素点进行所属区域的划分,进而对目标区域和非目标区域采取不同的更新手段。实验表明,采用两阶段视频图像处理方法明显地改善了背景建模的速度,有效解决了提取目标出现的空洞问题。     

应用改进混合高斯模型的运动目标检测

在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进：（1）混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;（2）混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。     

混合高斯模型和差分法相融合的运动目标检测

提出运动目标检测中背景动态建模和OTSU局部递归分割的一种方法,该方法在自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域和运动区域,背景区域中像素点将以特定的更新率更新背景模型,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中.实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化.     

改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题,提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合,快速区分出背景显露区和运动目标区,从而提取出完整的运动目标。在运动目标由静止缓慢转为运动的情况下,为背景显露区给予较大背景更新速率,消除了背景显露区对运动目标检测的影响。在兼顾混合高斯模型在复杂场景中对噪声处理效果差的基础上,利用背景模型替换的方法来提高算法的稳定性。经过反复实验,结果表明改进后的算法在自适应性、正确率、实时性、实用性等方面有了很大的改进,能够在各种复杂因素存在的情况下正确有效地对运动目标进行检测。