基于区域特征分析的层级有序码书目标检测算法

针对原码书算法在检测中码字匹配效率低以及在复杂背景下检测精确度差的问题,提出了一种基于区域特征分析的层级有序码书目标检测新算法。首先,利用一种新颖的"码书—码章—码字"三级结构用以精确划分码书,在优化了码字参数之后,将码字按访问频度进行排序并组织成定长列表。实验数据表明,该优化策略显著地提高了算法的实时性。其次,提出一种基于局部方向模式的运动边缘标记法,较好地克服了噪声的影响,并准确而完整地获取了运动物体的边缘信息。最后,将运动边缘轮廓区域与码书区域融合,得到了准确的运动目标。算法在时间域和空间域构建了一个能精确反映运动目标本质属性的立体模型,经实验验证,本算法在有随机噪声及光照变化影响的场景中,仍有较高的识别率和较好的鲁棒性。     

一种基于HSV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,提出一种新的基于HSV颜色空间的码书模型。该模型的特点是：1)引入具有较强前后景区分能力的HSV颜色空间,有效减少伪目标的检测;2)采用四元素码字,实现较前人九元素码字更快的训练和更低的存储;3)设计新的码字学习和更新策略,实现简单和快速的码字学习和运动目标检测。同时提出新的算法评价方法：覆盖率—准确率曲线,以反映运动物体检测算法对连续视频序列的检测性能。使用覆盖率—准确率曲线评价的实验结果证明,所提出的码书模型可以有效检测复杂背景下的运动物体。     

一种基于YUV颜色空间的新码书模型

为了有效消除复杂动态背景对运动物体检测的影响,引入了前后景区分能力较强的YUV颜色空间,基于此空间提出了一种新的码书模型,有效地减少了伪目标的检测。新码书模型采用六元素码字、新的码字学习和更新策略,实现较前人九元素码字和八元素码字有更快的训练速度和更低的存储空间。实验结果表明,即使背景存在运动和光照条件发生变化,算法也能更有效地检测运动目标。     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法。这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标。实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标。     

基于背景差分的人体运动检测

本文对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法.首先通过建立混合高斯模型,获取背景图像,并对背景进行实时更新.然后通过背景差分法确定运动目标区域,再进行图像处理,得到较为精确的运动目标.最后利用八连通域算法,对多个目标进行分割.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出多个运动目标.     

一种改进的适用复杂场景的运动目标检测算法

针对传统运动目标检测算法中存在的“拖影”、光变干扰、阴影等问题,提出了一种改进的更具鲁棒性的检测算法.基于背景边缘检测差并通过两次结合帧间差分法以及颜色偏差用以消除噪声和减低运动目标边缘断裂现象,从而获取运动目标的完整轮廓,同时采用双向模板填充算法进行运动目标的分割,最后通过数学形态学滤波和连通域分析来进一步去除噪声和填补空洞,获得完整理想的运动目标区域.实验结果证明,相对于传统的帧差与背景差分检测算法,能够有效地克服阴影和光扰所产生的噪声问题,可以在复杂背景下准确地检测分割出运动目标,并满足实时性要求.     

图像融合的运动目标检测算法研究

为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。     

基于ViBe算法及Canny边缘检测的运动目标提取

为了能快速提取视频监控中的运动目标,提出将ViBe算法与Canny边缘检测算法相结合快速准确提取运动目标的方法。该方法利用ViBe算法检测运动目标,运用Canny算子提取运动目标边缘轮廓,并将其与通过区域填充得到的精确运动目标相"与",获取运动目标准确的外边界;通过膨胀、腐蚀、闭运算等数学形态学图像处理,得到运动目标完整检测区域,结合相对应视频序列帧可以提取运动目标。实验表明,该方法可以快速、实时地提取多运动目标。     

初始码字间距最大化的矢量量化码书设计算法

目前对传统LBG算法的改进措施一般以增加时间开销作为代价.本文提出一种新的矢量量化码书设计改进措施--初始码字间距最大化:初始码书中的码字全部来自输入的训练矢量,且每一个新的初始码字尽可能地远离现有的码字,实验结果表明:本算法完全消除了空胞腔现象,更有效地避免了局部最优,能获得质量更高的码书;收敛速度快,具有较低的时间消耗.本算法在时间开销以及码书质量这两个方面都优于传统LBG和基于人工蚁群优化的码书设计算法等改进算法.     

基于帧差和小波包分析算法的运动目标检测

提出了一种在镜头不动的情况下基于累积帧差分割和小波包分析融合技术的运动目标检测方法.这种方法可分为四步:使用改进的累积帧差算法和阈值分割算法完成目标区域的分割,并获得初始运动模板;利用小波包分析算法提取出单帧图像的边缘信息并获得细化的目标区域边缘图;根据初始运动模板和空域边缘图像的融合得到更精确的运动目标模板;最后结合原序列图像检测出完整的运动目标.实验结果表明:这种方法可以有效地从对比度较小和噪声较大的视频序列中较精确地检测出完整的运动目标.     

基于自适应时空码书的粒子滤波多目标跟踪

提出一种基于自适应时空码书检测模型的粒子滤波多目标跟踪算法。使用时空码书模型进行前景背景分割,检测出前景目标,在该模型上加入目标自适应过程。将自适应时空码书检测的结果作为粒子滤波跟踪算法的初始目标状态,通过关联算法和粒子滤波实现多目标跟踪。自适应时空码书模型能明显降低对前景目标的误检率,抑制噪声干扰。实验结果表明,该算法能够在有干扰的复杂背景下实现对运动多目标的快速捕获,并有效提高跟踪的可靠性和精度。     

融合时域和分水岭信息的车辆检测算法

在实时视频图像车辆目标检测时,为了克服行进中车辆背景噪声和阴影带来的准确率低、漏检率高等问题,提出一种时空融合和内外标记的分水岭车辆检测算法。通过相邻视频三帧差法得到的时域运动变化信息结合Canny算子得到的边缘图像相结合,得到时域掩模图像。利用文中提出的基于二次重构、内外区域标记、梯度修正的分水岭空域算法对运动区域及其周围区域进行分割,解决了一般分水岭算法的过分割现象。将得到的结果进行投影,以提高运动状态下车辆的检测精度。实验结果表明,在车辆背景噪声和阴影的影响下,该算法的检测效果仍然较好,车辆漏检率降低到4.90%,算法的准确性、鲁棒性和适应性较好。     

基于YUV空间码本模型的运动检测

以YUV空间码本模型为基础,提出了一种融合码本聚类思想和信号能量分析思想的运动检测算法。先在YUV空间上进行码本建模,然后在码字训练阶段对每个进入码字的像素点的均值以及围绕均值波动的能量值进行统计,最后在前景检测阶段通过能量门限实现前景和背景的分割。实验结果表明,与以往的YUV码本模型相比,该算法除了具备快速实时和准确的特性外,对复杂背景环境中如晃动的树叶、水波和光线的突变等强干扰因素体现出更好的适应能力,并且在阴影的抑制方面也有较强的鲁棒性。     

基于边缘帧差和高斯混合模型的行人目标检测*

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差,易受环境噪声和光照突变影响,易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息,采用多种模型更新率,提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性,从而消除环境噪声和光照突变的影响,避免检测出虚假目标。实验结果表明,相比较传统高斯混合模型,该方法可以有效去除噪声和光照的干扰,收敛性更佳,行人检测效果更鲁棒。     

基于稳健统计的矢量量化器设计算法

L BG算法作为矢量量化的基本算法具有经典意义 ,但由于在训练图象中 ,总存在少量的离群矢量 ,使得在训练码书时 ,码字的分布受到影响 ,进而使得压缩性能下降 ,因而不能充分体现出矢量量化的优越性能 .而运用基于稳健统计的方法来设计矢量量化器 ,由于减少了码书中的离群矢量 ,同时加强了中心矢量在码书中的权重 ,因而不仅能够尽量减少码书的冗余 ,而且能大幅度提高压缩性能 .实验结果显示 ,用基于稳健统计的设计方法设计的码书 ,其压缩性能比传统的 L BG算法有了较大的改善 ,且恢复图象的主观、客观效果都是令人满意的 .     

基于各向异性和边缘强度修正因子的边缘检测算法

融合了各向同性和各向异性高斯滤波器的边缘检测算法IAGK存在边缘拉伸效应,引起复杂边缘处产生伪边缘,各向同性高斯导数滤波器的引入,也导致算法对噪声的鲁棒性下降.同时,IAGK算法的各向异性因子非最优取值,理论上不具有最优信噪比和最优定位性能.基于自动各向异性高斯核选择最优各向异性因子,并加入边缘强度修正因子修正IAGK算法的边缘强度公式,抑制伪边缘的产生和噪声的影响.利用经典边缘检测数据集对提出的边缘检测算法进行测试,实验结果显示,与Canny、AAGK和IAGK算法相比,提出的算法具有更好的噪声鲁棒性和更强的弱边缘检测能力,同时可进一步抑制伪边缘效应.在含噪声情况下,所提算法的边缘品质因子(FOM)分别比Canny、AAGK和IAGK算法高3％,4％ 和7％.     

基于截断奇异值低秩矩阵恢复的Canny边缘检测算法

针对Canny算法在处理噪声图像时存在的不足,为提高其准确性和鲁棒性,提出一种基于截断奇异值的低秩矩阵恢复方法,以及一种更加准确的双噪声凸优化模型和求解方法。使用经典Canny边缘检测算法作用于分解后去除冗余信息的主成分上,将图像的边缘检测转化为对主成分的边缘检测,可以在有效地去除脉冲噪声和高斯噪声干扰的同时,更好地保留边缘信息。为验证其有效性,在不同噪声浓度以及混合噪声情况下进行实验,结果分析表明,基于低秩矩阵恢复的边缘检测算法可以更好地保留完整的边缘信息,提高边缘检测的准确性及鲁棒性。     

AMR-WB固定码本快速搜索新方法

在AMR-WB中,固定码本搜索是影响性能和复杂度的关键模块,约占总复杂度的40%。为了降低计算量,提出了一种码字分裂、子码字脉冲取代的高效码本搜索算法。该算法包括四步：一个初始码字分裂为两个或更多的子码字;每个子码字通过最不重要脉冲取代法进行更新;更新后的子码字合成一个候选的码字;比较初始码字和候选码字,选择优者作为最后的码字。实验表明,与传统方法相比,编码时间减小约16%。