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在人所感知到的环境信息中,视觉信息占了非常大的比重,其中动态视觉信息更是其主要组成部分.感知环境中的这些动态视觉信息已成为计算机视觉的一个重要的研究方向.移动目标检测是计算机视觉领域中最活跃的研究课题之一,在许多领域有着广泛的应用.论文中提出了对背景减除等运动目标检测方法和对帧差法等运动目标检测的算法进行了研究和改进,使之能更精确的检测出移动目标. 相似文献
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快速背景重建的在线运动目标检测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了能快速地从视频图像序列中创建可靠的背景图像,进而提取运动目标,文中提出了一种基于反馈信息的运动目标检测算法.首先提出了基于相邻帧信息和背景估计信息相融合的背景重建算法,保证了在视频场景改变时仍能迅速捕捉背景;还提出了基于一种在线Otsu法的运动目标检测,将相邻帧运动目标信息反馈到目标提取算法中,弥补传统Otsu法的不足;最后提出了对光线变化具有一定鲁棒性的背景估计算法.实验表明,该方法的重建速度快,准确率高,能满足实时检测的需要. 相似文献
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动态图像运动目标检测是图像处理中的热点,但动态图像的识别范围却成了目标检测的限制,针对此问题,本文提出了一种利用图像拼接技术扩展图像识别范围、并在此基础上完成运动目标检测的方法。在图像拼接中采用了SURF图像匹配算法,运动目标识别利用背景差分法,实验中使用的是开源的Linux操作系统、以及为图像处理提供了大量算法和函数的Open CV软件开发库。针对不同分辨率、不同角度采集的图像进行了实验研究,结果表明,可以在较好满足图像识别范围的同时,明确地检测出运动目标的相关信息。同时,本文提出一种通过图像拼接实现扩展运动目标检测的方法,满足了实时性要求,达到了增加图像清晰度的目的,但是,在摄像设备与场景之间的相对运动方面还存在着有待解决的问题,这将成为今后研究的重点方向。 相似文献
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为实现复杂动态背景下快速、准确地检测运动目标,提出一种改进二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)算法的运动目标检测方法。首先对图像进行分块,利用图像熵对图像块进行筛选;然后针对特征匹配过程中存在大量误匹配的问题,采用k近邻算法与欧氏距离进行特征匹配;最后通过改进的顺序抽样一致性算法进行特征点提纯,进一步完成背景运动补偿,从而利用形态学处理分割运动目标。采用多组视频图像进行验证,本文算法在原BRISK算法的基础上去除了32.7%的特征点,并且匹配效率提高了75%,处理速度比以往算法快,并且具有较强的抗噪性能。 相似文献
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运动目标检测是图像理解的关键问题之一,人们通常采用背景法去除背景而获取运动目标前景。其中的背景重构是其中的关键。现有的背景重构算法很难同时满足实时性与鲁棒性的要求。提出基于图像分块重建的运动目标检测方法,首先将图像合理划分为若干个子块,通过帧差法得出子块的运动能量,据此判断出子块属于背景还是目标前景,再根据背景子块估计出背景图像。在背景更新阶段,根据图像4个角上子块(角块)的邻帧差分值来对场景的光线变化进行判断从而决定是否需要进行背景更新。将上述算法应用于一个人体目标检测中。实践证明,该方法具有较好的实时性与鲁棒性。 相似文献
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基于空间邻域相关性的运动目标检测方法 总被引:5,自引:2,他引:3
针对传统混合高斯模型运动目标检测准确度不高的问题,本文提出了一种改进的运动目标检测算法,该方法通过利用空间邻域的相关性信息,结合混合高斯模型来提高运动目标检测的准确性.首先,对图像中的每一像素建立高斯模型,并采用模型的匹配次数确定方差更新系数的算法,解决了传统方法中方差收敛缓慢的问题;然后重新定义了马尔科夫随机场的势能函数,并融入空间邻域的相关性信息,由此获得了用于运动目标检测的自适应阈值.采用IBM研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试,实验结果表明,本文的方法对复杂的场景有较好的适应性,能够得到比较准确的检测结果. 相似文献
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动背景下帧差分法与边缘信息融合的目标检测算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对动背景下运动目标的检测问题,文中提出了改进的三步搜索算法有效地提高灰度投影法检测序列帧间运动矢量搜索速度,同时保持了运动矢量的搜索精度.首先通过帧间运动矢量补偿将连续三帧图像的相同背景稳定在同一幅图像的相同位置上,其次对连续的三帧图像进行边缘信息提取,并对三帧连续的边缘图像进行差分法运算,最后结合数学形态学的闭运算... 相似文献
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如何快速准确地检测出复杂背景中的运动物体,是图像处理中的一个重要问题。昆虫经长期对自然的适应,能够对视野内的细微运动做出迅速反应,并将目光锁定在运动物体上。初级运动检测模型模拟了蝇的视觉神经处理系统的功能,本文基于该初级运动检测模型,选取一阶无限脉冲响应数字滤波器作为延迟器,增加了高斯差分单元,在提取更多目标细节的同时,去除了信号的随机噪声,为相关模型的计算提供了更多有用的信息。本文基于Matlab软件平台,检测视频中的运动车辆。仿真实验结果表明,该方法不受复杂背景的干扰,精确地提取出运动目标。 相似文献
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为克服运动目标检测中易出现的光照变化、遮挡、虚假目标等现象,提出了一种随机图像选取与自适应背景更新的运动物体检测方法.该方法从视频序列中随机选取一帧图像作为初始背景,根据变化标记矩阵对背景进行自适应迭代更新,以提取可靠的背景图像,实现运动物体的检测.实验结果表明,采用该算法提取的背景不存在混合现象,且在光照变化较大以及运动物体之间存在遮挡的情况下,能够构造出可靠的背景,检测出的目标物体清晰可见. 相似文献
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传统的视频运动目标图切检测算法基于低阶马尔科夫随机场,能量函数的低阶近似无法准确描述图像像素的空间相关性,导致图切检测结果过度平滑。本文提出一种基于高阶欧拉弹力模型的图切检测算法,利用欧拉弹性模型优化目标边界曲线和修正能量函数的低阶近似。算法通过利用前一帧图像的检测结果,对当前帧图像运动目标像素点数和前景背景邻接像素对数进行卡尔曼预测,并不断自适应调整当前帧的图像模型参数,实现了视频运动目标的连续全局优化检测。实验结果验证了欧拉弹力模型在视频运动目标检测中的有效性,其检测结果能够更好地满足人的视觉效果。 相似文献
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运动背景中结合特征位移矢量场模糊分割与 OTSU法的运动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
运动背景中的运动检测难度较大,背景运动补偿后差分以及分割光流场可实现动目标和背景的分离,差分前需进行鲁棒的背景估计,且差分后易出现空洞,而光流估计在噪声以及目标运动速度较大时并不准确,尤其在光照变化时,两种方法均易失效。本文提出一种特征点位移矢量场模糊分割与图像自适应阈值化相结合的运动检测方法,实现在无任何关于运动目标或者运动背景先验信息条件下的动目标检测。通过改进的 SIFT匹配方法生成鲁棒的特征位移矢量场,采用模糊 C均值聚类算法对 SIFT位移矢量场进行无监督分类,实现动目标与背景特征的自适应分离。 OTSU法和形态学操作实现图像的自适应分割,用以修正特征点凸包,最终分割出动目标区域。与鲁棒的背景运动补偿后差分以及光流估计的对比实验表明,在目标运动速度较大、光照变化以及噪声情况下,本文方法均能够检测出运动目标,且在光照变化下的优势明显。 相似文献