基于区域纹理的运动目标检测方法*

针对混合高斯和多模态均值模型在阴影、噪声、扰动、计算量和存储空间等方面的优缺点,提出一种基于区域纹理的目标检测方法。该方法分析场景纹理分布,制定区域复杂度分类准则,对复杂区域采用混合高斯,对简单区域采用基于运动历史的多模态均值进行目标检测。实验表明,该方法能在多模态环境中克服噪声与扰动,实时转换前／背景,优化速度和存储量,准确检测出目标。     

视频图像中的运动目标检测

视频图像中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究内容。文章提出了一种基于背景差分的运动目标检测算法，采用高斯模型描述每一被观察的像素，建立自适应背景模型，运动检测后对图像进行阴影检测和噪声去除，消除背景扰动、阴影等带来的影响。实验结果表明该方法是有效的。     

一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

运动目标检测是实现目标跟踪和行为分析等任务的基础。在运动目标检测中,消除背景与噪声的干扰,从而将运动目标从图像中分离出来一直是研究的重点。混合高斯模型法被广泛地应用于运动目标检测,对存在小幅度运动的背景有较好的抗干扰能力,并且能提取出较完整的运动目标,但是同时存在噪声干扰,且对阴影抑制效果较差。针对传统混合高斯模型法的不足,提出一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法,利用帧差法对光照突变适应性较好和算法简单的特点,将传统混合高斯模型法与和四帧差法结合。实验结果表明,该方法能够有效地消除复杂环境中的噪声,并对阴影有一定的抑制作用,提高了运动目标检测的准确性和完整性。     

运动目标检测中的环境感知与自适应研究

在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰动、阴影和噪声等,而且当光线突变时可以迅速感知并重新建模。此外为了满足实时性,采取每隔3帧进行一次背景更新的策略。实验结果证明本算法在满足实时性的同时,能准确检测出运动目标。     

结合三帧差分与改进混合高斯模型的运动目标

针对混合高斯模型对于噪声与光照变化检测效果不佳的问题,文章提出了结合三帧差分与改进型混合高斯模型的运动目标检测方法.该方法先通过三帧差分快速获取一副背景图像,然后将该背景图像按一定的比例更新到混合高斯模型主背景分布中,再按照改进的混合高斯模型进行背景提取,最后得到前景图像.实验结果表明,利用改进的混合高斯模型算法,提高了算法检测的准确度,并且结合三帧差分法能有效解决噪声与光照变化问题,提高了算法的鲁棒性.     

一种改进的基于背景抽取的运动目标检测算法

视频监控针对的场景是安静的场景,但是具有随机的扰动,如树木摇动、杂物抖动等;针对这种场景,提出了对基于混合高斯模型的运动目标检测算法的改进方法,在混合高斯模型检测到运动目标的初步结果基础上,采用锐化处理、平滑处理、二值化处理等手段,保留图像固有特征,滤除随机抖动;对处理后的图像运用背景帧差法,弥补混合高斯模型的不足,最终检测到准确的运动目标;实验结果表明,该方法能从具有随机扰动的视频流中准确的检测到运动目标。     

基于自组织映射的区域高斯模型的动目标检测

对于固定场景中的复杂背景图像序列的运动目标检测问题,采用单高斯模型和区域高斯模型的级联式检测方法,并在区域高斯模型的更新过程中引入了自组织映射的“竞争、合作”机制,提出一种基于自组织映射的区域高斯模型算法。该算法不仅能够在水波纹和树叶晃动等复杂背景环境中检测运动目标,并且能够保证检测运动目标的相似性。使用PETS2002和Water Surface复杂背景图像序列的仿真结果验证了算法的有效性。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检。为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法。引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标。利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标。     

基于DM642的运动目标检测

提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误判。为此选取对亮度变化不敏感的UV分量来进行运动目标检测,然后再和Y分量的高斯混合背景检测进行"与"运算,从而消除高斯模型的误检,最后针对运动目标的影子问题,采用基于垂直投影图的阴影消除算法除去影子。算法在DM642开发板上实现。实验结果表明,该算法能够实时精确地检测出运动目标,且对全局光照变化不敏感。     

应用改进混合高斯模型的运动目标检测

在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进：（1）混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;（2）混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。     

Kalman滤波器对混合高斯背景建模的改进

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标的问题,提出了一种基于Kalman滤波理论的改进混合高斯背景建模方法。利用Kalman滤波器的时域递归低通滤波特点,对混合高斯背景值进行了校正,同时对混合高斯背景更新方法进行了改进,与传统的混合高斯背景建模相比,该方法较好地消除了背景光照剧烈变化时误将背景检测为前景的现象,同时也能较好地消除背景噪声,提高了系统的可靠性和鲁棒性。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了改进的基于混合高斯模型的背景消减法,并对运动目标进行检测。模型初始化时,提出了一种能准确得到实际背景模型的方法;在模型更新中引入了加速因子和合理性反馈使得模型能更快、更准确地反应真实的背景。实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的混合高斯模型方法能有效地消除物体发生运动时产生的拖影,并能很好地检测出运动物体。     

混合高斯模型背景法的一种改进算法

针对混合高斯模型背景法的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法与三帧差分法相结合的运动目标检测算法。利用三帧法快速检测出变化区域,提高了算法的灵敏度;引入目标是否存在的判决阈值,减低了算法的运算量;对目标区域和背景区域进行不同的混合高斯背景模型的更新策略,提高了模型的收敛速度。实验结果表明,改进的方法与混合高斯模型背景法相比其处理速度快,效果更好,适用于实时视频监控系统。     

基于混合高斯模型的新型目标检测系统

针对传统混合高斯模型计算量过大及其在非平稳背景下存在的问题,提出一种新型运动目标检测系统。该系统引入模型等权重初始化策略,改善了视频检测初始阶段的效果;通过基于线性均差的模型匹配方法,减少了对方差的运算次数,有效减少了模型的计算量;加入干扰信息处理模块,以增强模型在复杂背景下的生存能力。经实验验证,新型系统准确检测出了视频初始阶段的多运动目标,可使进入场景后停留的目标快速融入背景,并能有效克服非平稳背景的扰动。实验结果表明该系统相比经典模型,准确性和鲁棒性均有明显改善。     

基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪*

为提高运动目标检测与跟踪的可靠性,提出了一种基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪算法。该算法建立可自动调节分布数目的高斯混合背景模型,通过背景减除获取前景图像;利用目标相邻帧的连续性分割运动目标;在此基础上将传统的颜色直方图模型进行改进,提高目标颜色分布的可信度,进而根据目标的位置、大小和颜色构造运动目标全局匹配相似度函数,实时完成运动目标检测与跟踪。利用大量的监控视频数据进行验证,结果表明,与传统的检测跟踪算法相比,该算法减少了计算量,提高了复杂背景情况下运动目标检测与跟踪的可靠性。     

混合高斯模型结合五帧差分的运动目标检测

在复杂背景下,光照变化、目标短暂遮挡以及背景运动等因素会导致运动目标检测精度较低.提出一种结合改进混合高斯模型和改进五帧差分的运动目标检测算法,首先在混合高斯模型中加入自适应学习率以及背景学习速率更新策略有效解决传统背景更新速率恒定而出现的残影现象;然后利用改进的五帧差分法克服运动目标短暂遮挡问题,并加入光照阈值判别因...     

混合高斯模型和帧间差分相融合的自适应背景模型

提出了运动目标检测中背景动态建模的一种方法。该方法是在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过融入帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域、背景显露区域和运动物体区域。相对于背景区域,背景显露区中的像素点将以大的更新率更新背景模型,使得长时间停滞物体由背景变成运动前景时,被遮挡的背景显露区被快速恢复。与Stauffer等人提出的方法不同的是,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中,减弱了慢速运动物体对背景的影响。实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化。     

Statistical background model-based target detection

This paper proposes a statistical background modeling framework to deal with the issue of target detection, where the global and local information is utilized to achieve more accurate detection of moving objects. Specifically, for the target detection problem under illumination change conditions, a novel self-adaptive Gaussian mixture model mixed with the global information is utilized to construct a statistical background model to detect moving objects; for the target detection problem under dynamic background conditions, the self-tuning spectral clustering method is first utilized to cluster background images, and then the kernel density estimation method mixed with the local information is utilized to construct a statistical background model to detect moving objects. Experimental results demonstrate that the proposed framework can improve the detection performance under illumination change conditions or dynamic background conditions.     

一种用于智能监控的目标检测和跟踪方法

在对现有目标检测、跟踪算法进行分析对比的基础上,设计并实现了一种简单有效的目标检测和跟踪方案。首先提出了一种基于像素灰度归类和单模态高斯模型的背景重构算法,能够利用多帧包含前景目标的场景图像重构准确的背景模型。进而以此为基础采用背景减法进行各帧中目标的检测,并选取形心作为匹配特征实现了场景中多个目标的有效跟踪。实验表明,该方法实现简单,无须事先提供背景图像即可实现目标的准确检测和跟踪,其性能明显优于传统基于时间平均背景模型的方法。     

基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测

针对移动镜头下的运动目标检测中的背景建模复杂、计算量大等问题,提出一种基于运动显著性的移动镜头下的运动目标检测方法,在避免复杂的背景建模的同时实现准确的运动目标检测。该方法通过模拟人类视觉系统的注意机制,分析相机平动时场景中背景和前景的运动特点,计算视频场景的显著性,实现动态场景中运动目标检测。首先,采用光流法提取目标的运动特征,用二维高斯卷积方法抑制背景的运动纹理;然后采用直方图统计衡量运动特征的全局显著性,根据得到的运动显著图提取前景与背景的颜色信息;最后,结合贝叶斯方法对运动显著图进行处理,得到显著运动目标。通用数据库视频上的实验结果表明,所提方法能够在抑制背景运动噪声的同时,突出并准确地检测出场景中的运动目标。