基于多视角航拍配准的运动小目标检测与跟踪

针对存在3D场景遮挡的航拍视频运动小目标跟踪问题,提出一种基于多视角航拍配准的运动小目标检测和跟踪算法。该算法首先对图像序列间隔采样,利用Harris检测器提取全局特征点,通过Delaunay三角网对待配准图像实现初始匹配,然后利用整合变换模型计算差分图像,并利用累积能量检测出目标,最后通过卡尔曼运动滤波消除运动目标跟踪的抖动。实验结果表明,该算法对城市和郊区场景的航拍视频可以检测出最小30个像素的缓慢运动目标。     

基于改进的tMHI的实时视频运动目标检测及跟踪

提出了一种对视频图像进行实时目标分割及跟踪的新方法。该方法利用基于时间片的运动历史图像（tMHI）的灰度阶梯轮廓,对存在的子运动区域进行包围划分并予以标记,实现视频图像中运动目标的实时分割,进而将每帧tMHI图像中各个运动区域同场景中运动目标连续关联起来,实现对多运动目标的轨迹跟踪。为了提高分割质量,对tMHI进行了改进处理,去除了大部分噪声干扰,取得了明显的改善效果。实验表明,该方法可以有效地分割并跟踪视频中的多个运动目标,鲁棒性好,检出率较高,并且处理速度较快,达到了实时性的要求,还解决了局部粘连的问题。     

实时运动目标检测与跟踪平台的构建*

构建了一个基于图像采集卡的复杂环境下实时运动目标检测与跟踪的实验平台。基于此平台提出并实现了一种改进的运动目标检测算法,它融合了帧间差分法和背景差分法的优点,以适应复杂环境的变化。实验表明,该算法利用所构建的平台,对变化场景中的运动目标实施了快速有效的检测与跟踪,为智能视频技术的研究提供了一个实用的实验平台。     

雾天视频图像增强与运动目标跟踪模型及方法

关于视频图像多目标检测优化问题,针对雾天视频图像目标特征和背景不断地变化,雾天图像的退化程度跟场景深度成非线性关系的问题,提出用于准确完成雾天运动目标检测的实时背景建模框架的图像清晰化方法,并创建一种新的具有增量集成学习能力的目标跟踪计算模型和相应的方法,以适应跟踪过程中目标特征和背景的不断变化,构建一种具有增量学习能力的稳健的目标跟踪算法,改进方法有效地解决了雾天条件下运动目标跟踪的稳健性.     

基于帧间差分的自适应运动目标检测方法*

本文提出了一种基于帧间差分的自适应运动目标检测算法。算法利用直方图统计各像素点处最大概率灰度的方法提取出连续视频的背景图像;相邻帧利用帧差法得到运动区域图像;利用运动区域图像与背景图像差分的方法提取出运动目标。实验结果表明,该算法能在多个不确定性因素的序列视频中较好的提取背景图像,能及时响应实际场景变化,提高运动目标检测的质量。     

复杂监控背景下多运动目标的检测与跟踪

在目标跟踪系监测系统中,视频的处理主要由摄像机视频捕获、视频图像帧的预处理、运动中目标的监测、运动目标的跟踪、运动目标的分类和目标行为描述与理解等步骤.其中,运动目标检测与跟踪是视频处理系统中的核心内容.主要对运动目标在复杂环境下检测与跟踪技术进行研究.     

基于双阈值的运动阴影检测算法

提出了一种应用于视频图像中运动阴影的检测方法.首先用统计方法建立的背景图像和当前帧图像进行差分;然后采用双阈值对差分图像进行分割,把图像分为背景区,运动区和运动目标与目标阴影的混合区.再利用阴影的位置特征,把阴影分离出来.实验结果表明,该方法能有效检测、去除对监控场景中运动目标的阴影,具有较好的鲁棒性和实时性.     

基于运动注意力融合模型的目标检测与提取算法

针对全局运动场景下目标检测与提取方法的局限性,文中根据运动注意力形成机理,构建一种运动注意力时-空融合模型用于运动目标的检测与提取。该算法首先对运动矢量场进行叠加和滤波等预处理。然后根据运动矢量在时间和空间上的变化特点定义运动注意力融合模型,并采用该模型检测运动目标区域。最后利用形态学和边界跟踪方法对目标区域进行精确化提取。根据多个不同全局运动视频场景的测试结果,显示该算法比其它算法具有更好的准确性和实时性。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

复杂背景下运动点目标的检测和跟踪

为了解决复杂背景下运动点目标的检测和跟踪问题,本文提出了一种基于图像差分和聚类的运动目标检测和跟踪算法.该算法首先根据图像配准的方法,对序列图像进行差分运算,提取出候选的运动目标.在此基础上,利用运动目标在空间和时间上的相关性以及运动目标的轨迹所具有的连续性,采用一种特殊的聚类方法,从噪声环境中正确检测出运动目标的轨迹,并实现对运动目标的跟踪.实验表明该算法能快速检测出复杂背景下的运动点目标,并能有效处理轨迹相交和检测过程中出现新目标的情况.     

基于运动点团的鱼眼图像中多目标检测方法研究

采用运动点团模式对鱼眼视频序列中的目标检测方法进行了研究和探讨。运动点团模式的运动目标检测分为三个层次,每个层次对应一个具体的检测算法,即基于像素层的背景提取和更新、运动点团层的点团检测和判定及运动目标层的目标标记和跟踪。对三个算法的原理进行了探讨,并结合鱼眼图像的特点进行了算法改进和优化。实验结果表明,以运动点团作为中间检测过程的方法能有效对圆形鱼眼视频序列中的多个运动目标进行检测,特别是图像边缘的大畸变、低分辨率目标,相比传统的检测方法具有更好的检测稳定性和准确性,在大范围智能视频监控中具备很好的实际应用价值。     

交互式分割视频运动对象的研究与实现

在 MPEG- 4视频编码标准中 ,为了实现基于视频内容的交互功能 ,视频序列的每一帧由视频对象面来表示 ,而生成视频对象面 ,需要对视频序列中运动对象进行有效分割 ,并跟踪运动对象随时间的变化 .在视频分割方法中 ,交互式分割视频对象能满足分割的效率与质量指标要求 ,因此提出了一种交互分割与自动跟踪相结合的方式来分割视频语义对象 ,即在初始分割时 ,依据用户的交互与形态学的分水线分割算法相结合提取视频对象轮廓 ,并用改进的轮廓跟踪方法有效提高视频对象轮廓的精度 ;对后续帧的跟踪 ,采用六参数仿射变换跟踪运动对象轮廓的变化 ,用平移估算的运动矢量作为初始值 ,计算六参数仿射变换的参数 .实验结果表明 ,该方法能有效地分割并跟踪视频运动对象     

粒子滤波的视频目标跟踪算法研究

目标跟踪是计算机视觉和图像处理的一个重点课题,在视频监控、机器人视觉导航以及智能交通控制中具有广泛的应用前景.通过粒子滤波技术,研究了如何整合颜色特征、前景信息和积分图运算等技术实现视频目标跟踪的粒子滤波算法.在对目标进行分割中采用了混合高斯背景建模方法;同时结合积分直方图的计算方法对颜色特征进行分段统计及相互遮挡的判断,实现基于粒子滤波的目标跟踪算法的优化,解决跟踪中诸如遮挡、光照变化、背景干扰、尺寸变化等难以解决的问题.实验结果表明提出的方法达到了预期目标.     

基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪算法

为了能够从视频序列图像中准确地提取出运动视频对象,提出了一种基于改进活动轮廓的视频对象自动分割及跟踪方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验来确定视频对象的运动区域,并使用形态滤波消除残余噪声和空洞;然后根据3帧序列图像得到的前后运动区域的相与运算来有效地解决运动视频对象前后帧的遮挡问题,以获得视频对象模板,当提取出视频对象模板的边缘轮廓后,再用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法来获得视频对象的精确轮廓;最后以此视频对象的轮廓为基础进行运动补偿,以得到下一帧图像的初始曲线,再使用改进的活动轮廓算法对下一帧图像进行分割,即可实现视频对象的跟踪。该方法不仅能够消除差分图像中的显露背景,得到运动视频对象精确的轮廓,并且可进行多目标的分割与跟踪。     

自动分割及跟踪视频运动对象的一种实现方法

随着MPEG-4压缩标准的制定,分割及跟踪视频运动对象的研究显得极其重要。在MPEG-4视频编码标准中,为了实现基于视频内容的交互功能,其视频序列的每一帧由视频对象面（VOP）来表示。为了生成视频对象面,需要对视频序列中的运动对象进行有效的分割;并跟踪运动对象随时间的变化,为此提出并实现了一种用于分割及跟踪视频运动对象的时空联合方法。该方法首先采用连续帧间差的4次统计量假设检验,确定运动对象的位置,自动地分离出运动区域与背景区域;在运动区域内,采用数学形态学的分水线算法来精确地提取运动对象的轮廓;最后,将提取到的运动对象作为模板,对后续的视频序列,用Hausdorff距离度量,来跟踪并提取后续帧中运动对象。实验结果表明,该方法能有效地分割和跟踪视频运动对象,且能有效减少计算复杂度,其调整参数也较少。     

Pedestrian detection and tracking using temporal differencing and HOG features

This article proposes a multiple human detection and tracking approach. A moving person identification technique is provided first. The video objects are detected using a novel temporal differencing based procedure and several mathematical morphology-based operations. Then, our technique determines what moving image objects represent pedestrian people, by testing several conditions related to human bodies and detecting the skin regions from the movie frames. A robust human tracking method using a Histogram of Oriented Gradient (HOG) based template matching process is then introduced in our paper. Some person detection and tracking experiments and method comparisons are also described.     

基于mean-shift的快速跟踪算法设计与实现

介绍了一种基于mean-shift跟踪算法,分析了mean-shift中各参数对实时性能的影响。并利用DM642EVM作为视频信号处理器,设计了一套运动目标全物理仿真实验系统。     

基于运动估计的Kalman滤波视频对象跟踪

提出了一种利用Kalman滤波对运动目标的形心进行预测,从而实现视频对象跟踪的算法。首先进行视频对象分割,求出运动目标的形心。再利用视频序列中连续两帧的形心和运动矢量信息,用Kalman滤波对运动目标的形心在下一帧的位置进行预测,从而快速、有效地自动跟踪多个目标对象。实验结果表明,该算法对运动目标的出现和消失,以及非刚性物体的尺度变化和变形,具有较强的鲁棒性。     

灰度投影结合Fisher准则的对象分割

视频对象分割是基于内容的视频编码和视频检索中的的对象跟踪方法,提出了一种可以从复杂场景中分割出MPEG-4的视频对象新方法.首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿,用以消除背景变化的影响;然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题,通过Fisher评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜,同时消除残余噪声以及平滑边缘.实验结果表明,该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题,并能够高效快速地得到比较精确的视频对象.     

嵌入式系统中视频运动对象分割

提出了一种基于嵌入式系统的视频运动对象分割算法。首先利用差图像法抽取出运动的像素点,然后通过统计像素点的状态变化频率来区分运动物体和动态背景,并配合一权值状态矩阵将全局光照突变和动态背景像素自适应融合到背景中,从而分割出运动对象并进行跟踪。实验结果表明,该算法在嵌入式系统中实时跟踪运动目标取得了很好的效果。