利用改进的背景差法进行运动目标检测

为了更准确地划分运动目标和背景区域,提出了基于背景差法的改进算法。该算法将选择更新法与中值滤波法相结合,对背景建模与阈值选取进行了优化,解决了复杂场景背景建模不理想问题,并能快速有效地进行背景更新。该算法还提出了双阈值思想,根据场景信息自适应地在图像的不同区域采用不同阈值,将当前帧图像与背景图像的差分作为反馈来调整阈值。实验结果表明,该算法能够较快速准确地提取运动目标,并对光照变化、场景变化、运动干扰有较好的鲁棒性。     

基于Android平台的视频运动目标检测系统

为了在Android平台上实现实时性好,抗噪声性能强的视频序列运动目标检测系统。本文提出了一种融合单高斯背景模型和帧间差分的运动目标检测算法。该算法提取出帧间差分法检测的运动目标区域,并对该区域采用基于单高斯模型的背景差分算法提取出运动目标,然后对高斯背景图像进行更新。实验结果证明,该算法能够有效降低背景扰动的影响,增强检测出的运动目标的完整性,而其复杂度仅为两种组成算法之和的73.9%,在Android平台上运行效果良好。     

基于视频处理的运动车辆检测算法的研究

车辆检测技术是现代智能运输系统的重要组成部分,现有的相关视频检测算法能够检测目标且对环境具有一定的适应性,但其在算法实时性、识别率等方面仍有待提高。提出了一种基于Fisher准则函数法的自适应阈值背景减法和对称差法相结合的运动车辆检测算法,该方法采用surendra算法提取背景,通过背景减法提取出目标前景,再将其与对称差法相结合得到准确的运动目标区域并实时地完成背景更新。实验表明该方法快速、准确,具有一定的实用价值。     

基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法

提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。     

基于对称差分算法的背景更新和运动检测

本文针对时间差分将导致差分图像中背景显露过多影响了背景模型建立的缺点,利用对称差分能够快速检测中间帧运动目标的特点,提出一种使用间隔多帧对称差分来更新背景模型,从而建立可靠的背景模板,再结合背景消减进行运动检测的方法。实验表明该算法能快速地建立背景模型,同时有效地检测出背景中的运动物体,具有一定的实际应用价值。     

基于分块背景建模的运动目标检测技术

研究了视频监控系统中的目标检测技术,在分析比较几种目标检测算法的基础上提出了一种使用分块处理的方式建立初始背景模型的方法。该方法对视频序列图像中的噪声有较好的抑制作用,并且能够有效地克服因平均而造成背景模糊和阴影残留的缺点。为适应背景变化,在背景更新方法中结合三帧差分寻找像素值变化较大的像素点进行自适应更新。仿真结果表明,在背景减除中使用该方法能够快速、完整、准确地检测出运动目标。     

图像分块重建的红外运动目标检测算法

背景差分法是目前运动检测中最常用的一种方法,具有检测位置准确,速度快等优点.背景提取是影响该方法检测效果的关键因素.针对背景差分算法中背景参考帧提取存在的问题,引入非相似度判别算法,给出了一种新的基于图像分块重建的红外运动目标检测方法.该算法在对图像进行合理的区域划分的基础上,利用相邻帧对应块的非相似度值判别出背景区域...     

基于减背景和混合差分的运动目标检测算法

针对固定摄像机条件下的视频监控问题,提出了一种基于背景相减法和混合差分法相结合的运动目标检测算法。该方法对彩色图像建立混合高斯模型,对背景模型进行实时更新;并对帧间差分法进行了改进,提出混合差分的思想。通过背景相减法和混合差分法的结合,采用形态学滤波的方法去除噪声点,检测到确切的运动目标。实验结果证明,文中提出的算法能准确地建立背景模型,既完整地提取运动目标,又适应复杂环境的变化,提高了运动目标检测的精确度和速度。     

基于融合差分的可变光强自适应目标识别算法

主要研究视频监控系统中运动目标检测算法,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法。该算法通过多次差分以及判决区域的相关运算划定背景区域和运动区域。同时参考相邻帧平均灰度信息更新背景帧以适应光线变化对判断造成的影响。在图像后处理中结合相关形态学算划分最终的运动目标。该算法可实现运动目标的快速准确定位和区域估算,实验表明该算法的时间复杂度和空间复杂度低,效果良好。     

一种基于灰度相关性的背景更新算法

视频运动目标检测常用的方法是背景差分法,而背景差分法的关键是如何从视频中建立背景模型。IIR滤波器背景更新算法是采用较多的一种背景更新算法,但仍存在一些不足,因此,本文提出了一种基于灰度相关性的背景更新算法,并使用差分图像像素均值法获取阈值对图像进行分割,用基于形态学及连通性分析法对检测目标进行后处理。实验结果表明:该算法能够实得到的背景帧较为理想,能对运动目标进行准确的检测,具有很好的鲁棒性。     

视频图像中的运动目标检测

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。     

基于帧差与统计法的运动目标背景图像提取算法

针对一般背景提取算法运算复杂、实时性差等缺点,提出了一种新的基于帧间差分与选择性统计相结合的背景提取算法.通过帧间差分和统计,对图像进行分块选取,削弱了运动物体和噪声对于像素分布的影响.实验表明,上述算法所取得的背景效果良好,并可快速有效地对背景进行提取和更新.     

静态背景下的运动目标检测算法

运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分。为了改进传统运动目标检测算法存在空洞、阴影和虚假边缘现象,提出一种静态背景下基于五帧差分与背景边缘差分相结合的运动目标检测算法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速简单地构建稳定的背景边缘模型,同时利用背景边缘检测差确定运动目标边缘;之后与五帧差分法检测的结果相累加;最后通过同化填充和后期相关处理提取完整、准确的运动目标区域。实验结果表明,该算法准确率高,连通性好,能满足实时性检测的要求。     

基于双向稀疏光流融合的小目标检测方法

针对动态背景下的小目标检测问题,提出了基于双向稀疏光流融合的目标检测方法.首先采用FAST方法提取当前帧图像中的角点,然后在连续的三帧图像中进行前、后向稀疏光流跟踪,确定正确匹配的特征点对,利用匹配的特征点对计算用于背景补偿的帧间运动参数,最后在背景补偿的基础上进行三帧差分,以检测出图像中的运动小目标.实验结果显示,本算法能够很好地解决背景和目标同时快速运动的问题,为运动目标的跟踪奠定基础.     

基于QT的视频目标检测方法

设计并实现了基于QT的视频中运动目标检测方法。该方法采用QT作为开发工具,利用背景差分算法和对称差分算法进行运动目标检测比较。实验结果表明,基于背景更新的背景差分算法对于光照的变化不敏感,在实时的运动目标检测中取得了较好的效果;而对称差分法能够快速对运动物体进行定位,计算量小,易于实现实时处理。     

基于高斯模型的运动目标检测方法研究

提出了一种改进的基于单高斯背景模型运动目标的检测算法。该算法用四帧差分法确定运动目标区域,用单高斯模型对背景进行更新,然后通过(r,g,I)特征空间去除阴影,从而提取运动目标。实验结果表明,该算法能在变化的场景中对背景进行实时更新,能快速检测出运动目标,算法的运算量小。在室内环境和背景较为稳定的室外环境中都具有较好的应用价值。     

基于混合高斯模型的运动目标检测

针对现有方法在复杂的环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了一种改进的基于混合高斯模型的背景消减法检测运动目标。改进了背景模型的更新算法,提高了背景更新速度。利用帧间差分法消除了运动影子和光照突变问题,并采用（r,g,l）颜色空间检测和抑制了运动阴影。实验结果表明,该算法能很好地提取出运动目标。     

复杂背景下运动目标检测方法

利用相邻两帧图像的运动信息更新特征块提取阈值,实时地提取出当前帧图像中最能体现背景运动特征的特征块。采用块匹配的运动估计方法获取了各块的运动矢量,再依据所有特征块运动矢量的统计特性提取出背景运动矢量来配准差分,实现了目标的检测。实验结果表明,此方法能有效地检测复杂背景下的运动目标。     

高速密集视频目标场景下的运动分析

本文首先分析了高速、密集图像目标场景下邻帧差分运动检估计检测法的缺陷.然后综合图像能量、高阶统计量预测理论以及块处理技术,对高速密集图像序列进行快速背景重建、运动区域提取与运动分析.基于DSP的平台测试表明:本文背景重建算法速度快,运动区域检测精度高,目标跟踪准确.为密集、高速的图像目标跟踪系统的研制提供了新的可借鉴方法.     

基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法

提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来。