基于混合高斯模型的运动阴影抑制算法

复杂场景的背景建模、运动目标检测、运动目标所投射阴影的检测与抑制在智能监控、机器人视觉、视频会议等领域有着广泛的应用。在运动前景检测阶段,给出了一种改进的混合高斯算法进行场景的背景建模,根据各点像素值出现的混乱程度采取不同的高斯函数参数更新机制,缓解了混合高斯算法计算量大的问题。在运动目标的阴影检测与抑制中,提出了一种基于混合高斯的阴影抑制算法,该算法先利用阴影在HSV颜色空间的特点,判断被检测为运动前景的像素是否为疑似阴影,然后用混合高斯阴影模型对所有疑似阴影值进行聚类,进一步完成阴影抑制。仿真结果表明：该算法可更有效地抑制阴影对运动目标检测的影响,并具有较强的实时性。     

HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测

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且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。     

结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法

针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。     

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。     

结合HSV与纹理特征的视频阴影消除算法

目的 在视频监控目标检测应用中,场景中的阴影会直接影响目标检测的准确度,因此阴影抑制算法研究显得尤为重要。目前广泛使用的是HSV（hue,saturation,value）阴影抑制方法,但是该方法存在由于亮度比值的阈值不稳定而造成将运动目标也检测为阴影的问题。针对该问题,本文提出了一种结合HSV与纹理特征的视频阴影消除方法。方法 首先将输入的图像使用传统的混合高斯模型建立背景并在灰度空间中提取前景,其次在HSV空间使用亮度比的阈值方法检测阴影,二者综合得到运动目标;针对由于亮度比值的阈值不稳定而导致的前景误检为阴影的问题,采用了LBP（local binary pattern）算子结合大津阈值（OTSU）提取部分运动目标。最后将LBP算子结合大津阈值提取的部分运动目标与HSV空间检测的目标两者相或,最终去除运动目标的阴影。结果 本文选用在CVPR-ATON和CAVIAR标准视频库中多个场景的阴影视频,将本文算法与SNP算法、SP算法、DNM1算法和DNM2算法进行对比仿真,实验结果表明本文算法在阴影检测率和阴影识别率的平均值上提升约10%。结论 本文提出的视频阴影消除算法结合了HSV与纹理特征,可以在不同的环境中有效地去除阴影,运动目标保留完整,可适用于智能视频监控、遥感图像和人机交互中。     

改进的混合高斯算法

针对混合高斯模型的初始建模速度慢,检测出的运动目标含大量阴影和频繁闪动等问题,提出了一种融合背景减除法的改进混合高斯算法。该算法在初始建模时,自适应地更新均值和方差,能快速准确地建立背景模型;结合背景减除法,克服频繁闪动,抑制阴影。实验结果表明,该算法在初始建模、运动目标检测效果等方面优于混合高斯算法,具有较强的稳定性和适应性。     

改进基于HSV空间的阴影检测算法

为实现复杂视频中前景目标的分割,需要解决前景目标准确提取难题,但在光照情况下,会受到阴影影响。为解决这一难题,提出一种结合高斯混合模型的HSV颜色空间阴影检测算法。对HSV颜色空间阴影检测进行修正,消除对非运动目标区域阴影的误检,加入运动目标轮廓检测,消除运动目标边缘阴影误检,得到运动目标阴影的准确检测。实验结果表明,该算法能有效检测复杂背景下的阴影目标,为获得准确分割前景目标奠定基础。     

基于混合高斯模型和帧差法的吸烟检测算法

提出一种快速有效的基于混合高斯模型和帧差法的视频吸烟检测技术。利用混合高斯模型获取准确的背景,通过帧差分法对连续两帧的灰度图像序列进行绝对差运算,与背景相减获得运动目标区域;根据改进的转换模型将稀薄烟雾图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,对其颜色特征提取并进行分析,进一步将稀薄烟雾区域从运动目标区域中分离出来。实验结果表明,该技术不易受到周围环境的限制,灵敏度高、适用范围广。     

基于改进混合高斯模型与阴影去除的目标检测

随着计算机视觉和摄像设备的日益普及,目标检测技术已经成为一个重要的研究领域。虽然提出了几种目标检测方法,但由于其适用性与局限性,并不能解决实际复杂场景中的各种挑战。针对传统混合高斯模型对动态背景、光照变化和阴影敏感等问题,提出一种混合高斯模型的改进算法,用于视频中目标检测。该方法首先通过传统混合高斯模型获取当前帧目标的粗略区域;通过将双级学习率和组合权重引入混合高斯模型,从而区分出运动区域与包含动态背景的背景区域;然后进一步利用基于颜色特性与空间连续性的方法去除阴影;最后通过形态学处理提取出准确的运动目标区域。对比实验表明,所提方法不仅能够有效去除动态背景,而且能够有效抑制阴影和光照变化的影响。     

一种改进的高斯混合背景模型算法及仿真

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中,高斯混合模型参数估计和更新算法影响到背景模型的性能.文中对传统的高斯混合背景模型进行了改进,针对背景局部运动、活动阴影等问题,采用混合色彩值抑制阴影,在背景更新中引入一个"前景支撑映射"(Foreground Support Map, FSB),较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题.实验结果证明,实验结果验证了该方法的有效性和在复杂背景变化下的鲁棒性.     

基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测

在交通监控中，要进行车辆的检测、车流量统计、实时追踪、车速测定等工作，而如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步，目前采用的典型方法是背景相减方法。为了对运动车辆进行准确快速的检测，在研究了目前存在的各种方法之后，提出了一种新的基于阴影检测的HSV空间自适应背景模型的车辆追踪检测算法，并将其应用于运动物体的分割，同时给出了具体的试验结果。该方法之所以不在传统的RGB空间实现，而在HSV空间实现，因为HSV空间可以提供更丰富的颜色信息。运行试验结果表明，该方法准确率高，适应性强，运算速度快，兼具灵活性，能满足实时检测的需要。     

基于ICA特征的运动阴影检测算法

为防止运动阴影在视频图像序列中被错误地检测为目标,必须提高阴影检测算法的准确性和普适性。为此,从独立分量分析(ICA)的原理及其特性出发,提出一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法。该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用ICA技术对其进行空间变换提取特征,再通过背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置特征来分类运动阴影与前景目标。实验结果表明该方法能够较好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影。     

改进的HSV阴影去除算法研究

针对视频序列图像中运动目标的阴影会造成运动目标的物理变形,影响运动目标的检测与跟踪等问题,提出了一种基于HSV色彩空间的无阈值阴影去除算法。该方法通过分析阴影与背景的HSV彩色空间中的特性,并利用阴影与运动目标在H、S、V三个分量中的不同特点,提出了一种无阈值的阴影消除算法。实验结果表明,该方法能够很好地去除阴影区域,同时又保持前景目标区域的完整性。     

Shadow removal for pedestrian detection and tracking in indoor environments

This paper presents a method of shadow removal to improve the accuracy of pedestrian detection and tracking in indoor environments. The proposed method can be divided into four steps: building a background model which can be automatically updated, extract moving objects region, eliminating moving objects shadows, classifying and track pedestrians. The background model is built with pixel value and the updating of Gussian. The approach for real time background-foreground extraction is used to extract pedestrian region that may contains multiple shadows. In the gray histogram space, based on the depth value of the gray images, a reasonable threshold is set to remove shadows from various pedestrians. In this work, we propose a methodology using the foreground frames without shadows to detect and track the pedestrians across training datasets. Comparative experimental results show that our method is capable of dealing with shadows and detecting moving pedestrians in cluttered environments.     

基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对智能交通系统中运动目标检测阶段存在的不足,提出了一种基于自适应混合高斯模型(GMM)的改进算法。将隔帧差分的方法引入背景建模的初始判别阶段,从而迅速地检测出运动变化区域,提高了算法的灵敏度,同时也增强了对缓慢运行车辆的检测的适用性;将划分出的背景及运动区域赋予不同的更新率,使得背景显露区域得到迅速恢复,消去了运动车辆留下的"影子"。在此较为精确的背景模型下,结合灰度和canny边缘特征进行背景差分,有效地保留了与背景灰度相似的运动目标的轮廓。通过实验证明该检测算法取得了较好的效果。