共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
3.
4.
运动目标检测,是指从视频图像中将运动变化区域提取出来的检测技术,是图像处理技术的基础。在军事公安、交通管理、视频监控、医学检查等领域应用广泛。为了改进单独采用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,本文提出一种利用边缘信息的三帧差法与基于混合高斯模型的背景减法相结合的运动目标检测算法。该方法对视频图像中连续的三帧图像两两差分,对3个差分图像取均值,二值化,再经过形态学处理,并对中间帧进行Canny边缘提取,将二者进行"与"运算,即得到运动目标的边缘,用背景减法提取中间帧的前景,二值化,将其和目标的边缘进行"或"运算,经过形态学处理便可得到运动目标。实验结果表明,使用该方法目标检出率提高了9.7%~72.1%,误检率降低了0.090%~2.900%。这种二者相结合的方法相对于单一的检测算法能够有效、可靠地提取出运动目标。 相似文献
5.
传统的目标检测方法是将图像灰度化,导致很多重要信息丢失,而帧差法与背景减法相结合的检测方法虽然能很好克服单独使用一种方法所产生的问题,但仍存在目标内部不充实现象。针对以上问题,提出一种基于多颜色空间信息融合的三帧差分法与背景减法相结合的运动船舶检测算法。该算法首先利用帧差法和背景减法原理对选取的最佳颜色分量进行差分处理,然后将两种差分结果的颜色分量对应进行"与"运算,最后采用"或"运算实现颜色分量融合,获取内部充实、轮廓清晰的运动目标。 相似文献
6.
提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。 相似文献
7.
8.
针对视频前景提取(ViBe)算法在模型初始化时因前景像素干扰导致的“鬼影”问题,面对复杂背景环境的更新策略问题,提出利用图像像素均值作为参考对ViBe算法模型进行初始化优化;同时,提出随背景模型复杂度变化的自适应更新策略。利用邻域像素和连续帧背景像素的相似性进行背景模型初始化;然后通过计算样本间各像素的方差判定背景模型是否稳定,建立自适应的更新策略;最后提取运动目标。通过CDnet2014数据集验证表明:该算法有效改善了“鬼影”现象,提高了背景模型在复杂环境下的鲁棒性,各项客观评价指标也有所提升。 相似文献
9.
运动目标检测是智能视频监控中必不可少的环节,其检测结果的好坏影响着后续的研究。针对ViBe算法的不足,对ViBe算法进行了改进。根据chromacity法检测出阴影,通过在当前像素上添加与平均背景强度之间的差值来移除阴影;根据均值法提取出的背景建立初始背景模型,消除后续帧检测时出现的鬼影;通过缩小更新因子加快背景模型更新速度,快速消除均值法在运动目标过多时不能得到干净背景的问题;用自适应阈值代替固定阈值,引入颜色失真值,根据自适应阈值以及颜色失真值进行像素点分类;对前景目标进行去除小面积连通域操作以降低动态背景及噪声的干扰;通过进行闭运算操作以填充目标区域的空洞。实验采用CDnet 2014数据集进行验证,实验表明,改进算法能够有效地消除阴影和鬼影,提高了检测精准度,检测效果较为理想。 相似文献
10.
11.
建立背景模型是在灰度图像序列中进行目标跟踪常用的方法。建立背景模型的目的是对背景象素点的分布及其变化情况作一个描述,以便将前景目标从背景中分离出来。本文对几种建立背景模型的方法做了比较,并通过实验分析了各自的优缺点。 相似文献
12.
视频监视中背景的提取与更新算法 总被引:6,自引:1,他引:5
提出一种视频监视中背景初始化和更新算法。该算法采用在空域中基于象素中值的方法,来完成对背景的初始化:通过差分当前帧和背景帧,来进行当前帧的重构,应用Kalman滤波器完成背景的更新操作。 相似文献
13.
14.
本文讨论了支持商场计算机管理的POS系统的目的与意义,定义以及分类,并分析了三类POS所能完成的功能,适应范围及管理层次,在此基础上提出了POS系统的设计方法及三种POS系统的可能系统构成,最后列举了典型POS的实现。 相似文献
15.
背景音业务指电话用户在双方通话的过程中,由系统播放特殊的背景音效果。本文对背景音业务的技术实现、网络结构、信令流程进行了详细的分析,并提出了一种实现方案。 相似文献
16.
测量了室温和液氮背景辐射条件下长波光导HgCdTer探测器的电阻,从电阻的变化研究了背景辐射对器件电阻的影响。结果表明:在高性能探测器中,室温背景辐射造成探测器电阻的相对变化量约为10%,而且,该变化量与探测器性能有很好的对应关系。 相似文献
17.
一种基于彩色图像的运动人体分割方法 总被引:4,自引:3,他引:4
图像分割是计算机早期视觉不可缺少的一步。彩色图像由于具有比灰度图像更多的视觉信忠.受到了越来越多的重视。该文运用改进的背景差分方法,结合直方图双阈值分割和数学形态学的算法。在彩色图像序列中获得运动人体。实验结果表明上述算法对噪声抑制和人体图像断裂处填充都是有效的,能够实时从彩色图像序列中分割出运动人体。 相似文献
18.
Traditional background subtraction algorithms assume the camera is static and are based on simple per-pixel models of scene appearance. This leads to false detections when the camera moves. While this can sometimes be addressed by online image registration, this approach is prone to dramatic failures and long-term drift. We present a novel background subtraction algorithm designed for pan-tilt-zoom cameras that overcomes this challenge without the need for explicit image registration. The proposed algorithm automatically trains a discriminative background model, which is global in the sense that it is the same regardless of image location. Our approach first extracts multiple features from across the image and uses principal component analysis for dimensionality reduction. The extracted features are then grouped to form a Bag of Features. A global background model is then learned from the bagged features using Support Vector Machine. The proposed approach is fast and accurate. Having a single global model makes it computationally inexpensive in comparison to traditional pixel-wise models. It outperforms several state-of-the-art algorithms on the CDnet 2014 pan-tilt-zoom and baseline categories and Hopkins155 dataset. In particular, it achieves an F-Measure of 75.41% on the CDnet dataset PTZ category, significantly better than the previously reported best score of 62.07%. These results show that by removing the coupling between detection model and spatial location, we significantly increase the robustness to camera motion. 相似文献
19.
分别介绍了ISO9000和TQM的产生背景,特点,比较了两者之间的异同点,提出以ISO9000为基础,推行TQM。 相似文献
20.
基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。 相似文献