基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法

针对对称差分法检测目标时容易产生空洞以及当目标运动速度较慢或尺寸较小时易出现漏检等现象,提出了一种基于运动信息和标记多尺度分水岭的运动目标检测算法。首先将用高频强调滤波等处理的视频图像进行差分,再运用高阶统计运动检测算法检测出差分图像中运动目标的大概运动区域,经后处理得到运动目标的初始二值掩膜;并应用初始二值掩膜得到用于标记的前景与背景标识,用该标识修正当前帧的多尺度形态学梯度图像;最后进行分水岭分割,得到具有精确边界的运动目标。实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,继承了变化检测和分水岭算法速度快的特点,克服了分水岭算法易产生过分割的缺点,且具有良好的鲁棒性。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

智能视频监控系统中运动目标检测的研究北大核心

为了提高智能视频监控系统中运动目标检测的准确率和实时性,在传统对称差分算法的基础上提出了一种结合背景减法和时空熵图像的改进对称差分算法。首先,通过背景减法得到一个基本准确的运动目标,然后利用对称差分法得到差分图像,综合两者并求出时空熵图像,最后经形态学处理将运动目标准确快速地检测出来。实验结果表明,该算法计算简单、鲁棒性较好、抗噪声能力强,能对运动目标进行有效检测,可以广泛应用于智能视频监控系统中。     

基于图像序列的VideoSAR动目标检测方法

VideoSAR成像时,运动目标发生散焦和移位,但在其真实位置留下阴影,且阴影在VideoSAR的图像序列中发生运动。根据运动目标的这个特征,提出了一种在VideoSAR图像序列中检测运动目标的方法,通过检测运动的阴影来检测运动目标。该方法主要分为背景补偿和背景分割两部分。首先,将段内的图像用SIFT+RANSAC算法进行配准,使得图像序列的背景对齐;然后,用单高斯模型对图像序列进行统计,得到该段图像序列的背景模型,将背景与当前图像差分后并二值化,得到前景的二值图;最后,对二值图进行形态学处理,即可提取出运动目标的阴影。该方法用美国Sandia国家实验室的VideoSAR图像进行了验证,具有良...     

视频多运动目标提取的新方法

提出一种利用视频序列的时域和空域信息进行多运动目标检测的新方法.首先对相邻的图像帧进行差分,并利用3σ准则二值化差分图像,得到运动目标的时域信息,然后标记该二值图像的连通区域来消除噪声,结合边缘检测所得到的空域信息得到运动目标模型,最后连接模型的最外围轮廓点即得到目标的完整信息.该算法充分运用了运动目标的时域、空域两方面信息,能够准确的提取出运动目标.     

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。     

边缘检测与帧差法相融合的视频分割算法

常用的视频分割算法包括光流法、背景减除法和帧差法,但是3种算法容易受到计算量、环境噪声以及亮度突变等因素的影响,造成分割效果不理想。为了改善视频分割的质量,能够较好效果的提取到运动物体,提出一种将边缘检测与帧差法相融合的算法。该算法同时在两个方向进行。一是对相邻两帧图像进行边缘检测,将图像的边缘进行差分以得到运动物体的轮廓,为了连接轮廓中可能会出现的细小断点,对差分结果进行闭运算。二是根据设定的阈值,将相邻两帧图像的对应像素值转换为二值化数据,对二值化结果进行差分。最后综合闭运算与二值化差分结果,当数据发生突变时,即认为是运动物体部分。实验表明,该融合算法可以实时的检测到视频中的运动物体,效果较好。     

一种图像序列中运动目标检测的鲁棒算法

人体运动检测在计算机视觉中是一项很基本的任务,在图像序列中检测人体运动是一种可行的方法。在做运动目标检测时,常用的图像差分方法有着固有的缺点,用一种改进的图像差分方法进行目标检测,利用一种全局阈值分割方法对差分图像进行二值化,通过数学形态学计算法进行滤波,可有效地克服这些缺点。实验结果表明,此方法能很好地检测低信噪比图像序列中的运动目标。     

改进的三帧差分运动目标识别算法

针对传统的三帧差分法运动目标检测算法容易出现"空洞"现象,进而导致检测物体不完整的问题,提出一种改进的三帧差分法算法检测运动目标.改进算法先对连续的三帧图像进行预处理得到灰度图像,进而对其两两差分,获得两幅差分图像;利用阈值分割得到二值图像,经形态学的膨胀处理得到新的二值图像,通过逻辑与运算后,最后通过形态学操作的腐蚀...     

视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究

提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。     

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。     

基于概率估计的运动目标检测算法

针对现有智能视频中运动目标检测算法存在的问题,提出一种新的对称差分及背景减除相融合的算法。该算法基于子块操作,首先利用高斯分布的概率特性,分离出运动变化区域和静止区域,对分割阈值的选取进行了改进;然后背景重构;最后通过背景和变化区域相差分得到精确运动目标分割。实验结果表明,该方法能够对监控场景中运动目标进行有效的分割,对光线变化、背景干扰不敏感,具有较好的鲁棒性和实用性。     

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。     

基于图像融合的空间运动目标检测算法

文中提出了一种结合背景减除法和瞬时差分法在图像序列中检测运动目标的算法．算法利用瞬时差分法得到当前图像中运动目标的轮廓信息,在更新背景模型时不更新运动目标轮廓内区域,避免了由运动目标引起的背景模型更新误差．实验结果表明,该方法可以实现静止背景下图像序列中运动目标的检测,具有实时性,并能得到较好的检测结果．     

基于边缘多通道梯度模型的多运动目标检测

针对视频序列运动目标检测易受环境噪声干扰、提取目标轮廓困难的问题,提出了一种基于边缘多通道梯度改进模型的多运动目标检测算法。首先,利用Canny算子获取视频序列中目标的边缘信息,并根据人类视觉色彩的恒常特性,对目标边缘建立时间、空间、颜色多通道梯度模型;然后,利用该模型获取目标边缘像素点的运动状态描述信息,实现背景边缘和运动物体边缘的分离;最后,将间断边缘像素点与其邻域点的运动状态相关联,以连接目标间断边缘,实现运动目标轮廓的提取,并将连接后的轮廓进行形态学处理以分割出目标。实验结果表明,与同类型算法相比,本算法在运动目标检测中具有的实时性、准确性和鲁棒性更好。     

基于帧间差分法和VIBE算法的运动目标检测

针对运动目标在视频序列检测时易受各种因素干扰的问题,采用TI公司的TMS320DM6446作为系统图像处理器,提出了一种基于帧间差分法和VIBE算法相结合的运动物体检测方法,并在DM6446硬件平台上实现。实验表明,在室内场景背景下,系统在满足实时性情况下能够克服光线变化等因素的干扰,准确地检测出运动目标,现场试验取得了良好的效果。     

一种基于三帧差分和边缘信息的运动目标检测方法

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到噪声和亮度突变的影响、易出现虚假目标的情况,该文提出了一种基于3帧差分和边缘信息的运动目标检测方法。该方法首先对连续3帧图像进行边缘提取得到3帧连续的边缘图像,然后对3帧连续的边缘图像进行3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,实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。     

Automatic Segmentation of Moving Objects in Video Sequences for Indoor and Outdoor Applications

1　IntroductionAutomaticsegmentationofmovingobjectsfromvideosequencesisadifficultandchallengingproblemincomputervisionsystems.Ithasmanyapplicationssuchasvideosurveillance,trafficmonitoring ,peopletrackingandvideocommunication[1～4] .Italsoplaysanimportantroleinsupportingcontent basedimagecoding,especiallyaftertheemergenceofthevideocodingstandardMPEG 4[5～ 1 4 ] .Therearealotofresearchworksonmovingob jectssegmentationandextraction .Thesealgorithmscanberoughlyclassifiedintotwocategories:inter …