一种简单有效的运动目标检测算法

针对固定场景中运动目标检测遇到的运动目标状态突变,非运动目标干扰以及阴影等问题,提出了一种背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法;该算法首先通过平均法背景模型确立背景,使用背景差分得到一幅二值化前景图像,然后将通过连续的多帧图像进行相邻帧差分得到的多幅二值化前景图像进行逻辑或运算,最后将运算结果同背景差分所得到的二值化前景图像进行逻辑与运算,得到最终运动目标区域;实验表明,该算法运算速度快,准确率高,并能满足实时检测的需要;不足之处是在摄像机与运动物体夹角很小的情况下,检测效果较差,但可以通过多台摄像机协同操作来达到理想的效果.     

基于累积绝对差图像与交叉熵分割的运动目标检测与定位

提出了一种新的运动目标检测与定位方法。针对位移变化较小的运动目标，先对运动序列中所有相邻两帧图像作绝对值差分运算，然后再将绝对值差分结果进行累加，从而得到累积绝对差图像。利用交叉熵分割法对累积绝对差图像二值化，并结合形态学方法去除噪声，求取出目标的运动区域。对运动序列的首帧和尾帧进行差分运算并二值化．为了去噪，将首尾帧差图像与累积绝对差图像进行逻辑与运算，确定出目标在首尾图像中的位置。实验结果表明了本方法的有效性和鲁棒性。     

一种新型的实效运动目标检测方法

提出一种新型的帧间差分光流的运动目标检测方法.该方法通过改进七帧差分和改进背景减除消除运动目标检测时出现的"空洞"和虚假目标;通过在光流计算方程加入权函数和引入通用动态图像模型建立新的光流约束条件,以解决常用光流场计算耗时长和亮度变化引起的约束方程不成立的问题,同时获取运动准确信息;最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割.实验对比分析表明,该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法

针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行“与”运行,通过将中间帧背景减除结果与“与”运算的结果进行“或”运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统.     

基于背景差分法的运动目标分割

运动目标分割在基于视频的运动目标检测与识别研究中发挥着重要作用。以图像差分法为基础,实现了一种复杂背景下快速分割运动目标的方法。通过中值滤波对原始图像进行预处理;运用改进的Surendra算法快速提取并更新背景图像;利用数学形态学运算对差分二值图像进行处理,进行运动区域的初始检测;将RGB图像转换到HSI域中进行适当的阴影去除,完成运动目标分割。实验结果表明该方法能够较为有效地分割出感兴趣区域(ROI)内的运动目标。     

一种基于帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪新算法

为了改进智能交通中的运动车辆检测和跟踪方法,提出一种基于改进的帧间差分和光流技术结合的运动车辆检测和跟踪的新方法。先用帧间差分法检测出运动物体的运动区域,再计算差值图中不为零处的光流,然后利用其光流场来实现运动目标的跟踪。为了减少计算量,提出一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪。     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

融合边缘检测的三帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象。为了对其进行改进,提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。首先对三帧连续图像采用Canny边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对三帧连续的边缘图像进行改进的三帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法计算简单,连通性好且准确率高,可满足实时检测的要求。     

一种移动机器人对运动目标的检测跟踪方法

从序列图像中有效地自动提取运动目标区域和跟踪运动目标是自主机器人运动控制的研究热点之一.给出了连续图像帧差分和二次帧差分改进的图像HIS差分模型,采用自适应运动目标区域检测、自适应阴影部分分割和噪声消除算法,对无背景图像条件下自动提取运动目标区域.定义了一些运动目标的特征分析和计算,通过特征匹配识别所需跟踪目标的区域.采用Kalman预报器对运动目标状态的一步预测估计和两步增量式跟踪算法,能快速平滑地实现移动机器人对运动目标的跟踪驱动控制.实验结果表明该方法有效.     

基于帧间差分和边缘差分的遗留物检测算法

遗留物检测是智能视频监控系统的核心功能,遗留物一般较小,所处环境复杂,传统的运动目标检测算法直接用于遗留物检测效果一般.提出了一种基于帧间差分与边缘差分的遗留物检测算法,首先进行帧间差分得到运动目标区域,然后将当前帧图像和前一帧的背景图像进行边缘差分运算得到运动目标的边缘,融合二次差分的结果即可得到运动目标的完整轮廓特征,最终通过判断运动目标在场景中的滞留时间是否达到或超过报警系统设置的阈值来标示遗留物,供智能视频监控系统处理.实验结果证明该算法实时性好且识别率较高.     

监控系统中运动目标检测算法分析

广泛了解当前智能监控技术已有的运动目标检测算法的基础上,对常用的运动目标几种检测算法进行了深入的分析和对比。针对相邻帧的帧间差分、背景减除法和光流场三种检测方法的不同算法的优缺点,介绍了一种基于背景差分和帧间差分相融合的多帧差分运动目标检测算法。通过对运动目标静态场景监控视频图像的准确获取,运用分析改进算法得到更为接近运动目标实际状况的影像轮廓。     

基于对称差分的背景减法运动目标检测

提出了一种基于对称差分和背景差分相结合的运动目标检测方法。先通过多帧图像平均法取得初始背景图像,并结合采集到的当前帧图像和前一时刻的背景获得更新背景,采用背景减法获取前景目标;同时运用对称帧差法取得前景图像,用两种差分图像进行或运算,提取到运动目标,用形态学方法进行后期处理。实验结果表明,该方法能够有效地获取运动目标。     

五帧差分和边缘检测的运动目标检测

为了改进传统三帧差分的运动目标检测方法易出现的空洞和与虚假边缘的现象, 提出了一种基于五帧差分和边缘检测相融合的运动目标检测方法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速提取五帧连续图像的边缘图像, 然后对五帧连续的边缘图像进图像的五帧差分运算, 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单, 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。     

Video frame interpolation via optical flow estimation with image inpainting

As we all know, video frame rate determines the quality of the video. The higher the frame rate, the smoother the movements in the picture, the clearer the information expressed, and the better the viewing experience for people. Video interpolation aims to increase the video frame rate by generating a new frame image using the relevant information between two consecutive frames, which is essential in the field of computer vision. The traditional motion compensation interpolation method will cause holes and overlaps in the reconstructed frame, and is easily affected by the quality of optical flow. Therefore, this paper proposes a video frame interpolation method via optical flow estimation with image inpainting. First, the optical flow between the input frames is estimated via combined local and global-total variation (CLG-TV) optical flow estimation model. Then, the intermediate frames are synthesized under the guidance of the optical flow. Finally, the nonlocal self-similarity between the video frames is used to solve the optimization problem, to fix the pixel loss area in the interpolated frame. Quantitative and qualitative experimental results show that this method can effectively improve the quality of optical flow estimation, generate realistic and smooth video frames, and effectively increase the video frame rate.     

基于虚拟窗口的自适应车流量检测应用研究

基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.     

面向航拍图像多运动目标的实时检测与识别

为了实现无人机(UAV)航拍图像中多运动目标的实时检测与识别,将静止目标和运动目标分别定义为背景和前景,利用图像稳化技术将航拍图像序列中的每帧与相邻帧对齐,克服UAV飞行动作对摄像机转动拍摄图像的影响;选取图像中的行人和车辆作为前景,分别使用哈尔(Haar-like)特征和级联分类器对图像中的目标进行检测和识别;利用密集光流计算两幅连续图像的运动矢量,从而区分静止目标(背景)和运动目标(前景),最终图像结果仅保留运动目标所在区域;将文章方法用于DroneVehicl航拍数据集实验,每秒平均帧数达到47.08 fps,检测精度为94%,并且表现出较高的召回率和F统计量,可达到实时检测与识别效果。     

视频对象自动分割算法

提出了一种基于小波变换和运动边缘检测的自动视频对象分割方法。该方法对相邻帧分别进行二维小波变换，在小波域进行变化检测和Canny边缘提取，返回空间域后得到鲁棒的相邻帧差分边缘模板。结合当前帧边缘、背景边缘和前一帧的运动边缘，检测出当前帧对象的运动边缘，从而实现对视频对象的提取。通过实验验证，该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外，算法还具有快速、简便、准确性高的特点。     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。