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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. 相似文献
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复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法 总被引:9,自引:0,他引:9
运动目标轮廓的有效提取对于目标识别、跟踪和行为的理解等后期的处理是非常重要的。受背景复杂性的影响,当背景灰度和运动目标的灰度相近时,提取的运动目标易产生空洞,某些部位无法完全恢复。根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测、轮廓提取方法。首先,对图像进行滤波处理,采用最大方差比阈值法消除了剩余部分噪声和背景,然后在三帧时间差分法基础上,利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓。实验结果验证了算法的稳健性和有效性。 相似文献
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提出一种融合使用背景帧差和分块帧差的运动目标检测方法。该方法通过对图像的每个像素点进行学习,然后建立初始背景,通过不完全覆盖分块法对图像进行分块,对各子块进行帧间差分实现对前景图像的粗提取,采用otsu算法获取阈值,运用背景差分对前景图像进行细提取。背景采用分段学习的更新方法,能够消除光照变化、背景物体摇动等噪声。实验结果表明,该方法快速、准确,抗干扰能力强,能较好地满足实时检测运动目标的要求。 相似文献
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基于高斯背景建模和时间差分法的目标检测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
周若谷 《电脑编程技巧与维护》2014,(4):28-29
运动检测算法的目的是在视频流中提取运动目标。主要的检测方法有:基于特征的运动检测技术、光流法、时间差分法、背景减除法。在研究中提出了一种基于混合高斯建模方法和改进帧间差分法相结合的运动检测方法。方法第一步建立高斯背景模型,对运动目标进行提取,第二步来使用改进的三帧差分方法对提取的物体做进一步的检测,以得到更精确的运动目标图像,第三步用仿真实验对研究算法进行分析与检测。 相似文献
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在充分研究现有运动目标检测算法的基础上,针对当前常用运动目标检测算法易受光照和噪声的影响,不易提取完整运动目标,提出了一种新的结合SACON背景模型与五帧差分法的运动目标检测算法.对传统的SACON算法进行改进得到运动区域,与五帧差分算法提取的运动目标相结合,采用动态阈值以适应光线突变,通过孔洞填充等后处理,综合得到运动前景图像.该算法有效地处理了孔洞和噪声问题,具有很好的实时性以及抗干扰能力,能够精确地检测出运动目标. 相似文献
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针对运动目标检测中的空洞和虚假目标的问题, 提出一种改进差分和改进光流的运动目标检测方法. 该方法首先对连续的七帧图像依次进行预处理、差分、灰度变换和二值化处理, 并将前、后三帧二值图像分别累加得到的二值图像进行逻辑与运算, 得到中间帧中运动目标的粗略区域; 其次将中间帧与背景帧差分, 并对得到的图像进行边缘提取和二值化处理, 然后对其进行像素的算术运算, 得到中间帧中运动目标的精确区域; 在基础上通过改进的光流法得到运动目标的准确信息; 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割. 对比实验表明, 该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割. 相似文献
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将小波多尺度分解与传统Mean Shift滤波算法相结合提出的一种有效的图像滤波方法。先将含噪声图像进行Mallat塔式分解,获得不同尺度、不同频带的子图像。将低频近似图像保持不变,对高频细节进行Mean Shift滤波,最后将低频近似图像与高频滤波后的图像进行合成得到去噪后的图像。由于Mean Shift算法是一种迭代方法,要保证较高的数值计算精度则需要较多的迭代次数,耗费较长的计算时间,为克服这一缺点,提出了采用Fourier级数来近似计算高斯函数。实验结果表明该方法在降低噪声的同时能够尽可能的保留图像细节,其去噪效果优于传统的高斯滤波、Wiener滤波方法和单一小波域值法和Mean Shift滤波方法。 相似文献
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针对Mean Shift算法难以跟踪快速运动目标、算法迭代次数多以及耗费时间长的问题,提出了一种基于Mean Shift的快速运动目标检测方法,该方法结合帧差法并融合背景信息来快速检测运动目标;同时提出一种新的相似性度量方法进行初步检测,排除干扰并快速选出符合标准的目标以进行Mean Shift匹配,找出最佳目标。该方法不仅减少了传统方法的迭代次数,缩短了算法所需时间,而且在跟踪实验中取得了较好的跟踪效果,提升了算法的鲁棒性。 相似文献
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针对图像矩不随目标平移、旋转和比例的改变而改变的特性,提出一种在VC下实现从任意背景下跟踪目标的方法.该方法利用图像矩算法对连续彩色图像序列进行处理,不仅去噪效果好,而且能够有效跟踪目标.TV制导导弹末制导实验表明,该方法能实时识别和跟踪目标. 相似文献
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针对当目标跟踪过程中目标被全遮挡时易导致目标跟踪不精确、甚至丢失目标的问题,提出一种基于镜像Mean Shift的遮挡目标跟踪算法.当前后帧Bhattacharyya系数匹配度大于等于80%时,表示目标没有被遮挡,采用颜色特征和轮廓特征定位目标,利用分块沙包窗核函数实现尺寸自适应;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度小于80%时,表示目标进入遮挡区域,则利用先验训练分类器和镜像原理对遮挡区域目标的位置和尺寸大小进行预测;当前后帧Bhattacharyya系数匹配度再次大于等于80%时,表示目标离开遮挡区域,则转换为Mean Shift跟踪.实验结果表明:所提算法与子区域分类器的在线Boosting算法和多视角多目标协同追踪算法相比,在目标全遮挡的情况下能更好地跟踪目标,提高了跟踪精度和鲁棒性,且满足实时性要求. 相似文献
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在充分研究基于时间信息的帧间差分法和基于空间信息的背景差分法的基础上,提出了一种综合利用视频图像序列的时间信息和空间信息的运动目标检测算法。该算法不仅有效地消除了噪声,还保证了运动图像的完整性。实验表明该算法检测准确、实时性强。 相似文献