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在假定背景像素以较高频率在图像序列中出现的前提下,利用DWT变换的多分辨率优点,提出一种自适应在线聚类的运动目标提取方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换提取近似分量;然后利用像素点聚类方法,结合自适应动态阈值和相似类合并来重构背景;最后借鉴图像匹配的评价标准验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能够准确快速地提取运动目标,并对环境变化、目标迂回移动、多目标运动情况具有较好的鲁棒性。 相似文献
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背景差分法是一种重要的运动目标分割方法,但是其不仅对背景质量的要求较高,且易将运动阴影误检测为前景目标.针对上述问题,提出了一种用于智能交通系统的新的运动目标分割方法.该方法首先在RGB空间对像素灰度归类法进行了改进,并用其提取了背景图像,同时结合选择更新和背景调整来实时更新背景;然后对背景差分图像的RGB灰度之和,通过设定阈值来提取运动区域;最后对提取的目标阴影混合区在HSV空间,分别进行自上向下、自左向右及其反方向的色调、亮度及边界交叉点判别,以实现阴影检测和消除.实验结果表明,该新方法能获得高质量的重构背景,并能消除阴影(尤其是暗色目标的阴影),因此可提高目标的分割质量. 相似文献
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提出了基于背景重建的运动目标分割改进算法。首先使用多帧差获得初次的背景和前景分离,使用前后多帧差重合部分的合并作为当前帧的运动对象,并通过形态膨胀操作消除二值模板中的空洞,得到该帧的并不精确的初次运动目标掩膜。通过掩膜获得稳定的累积背景。通过得到的背景差和帧间差相结合制定判断原则,获得精确的运动目标掩膜,从而对运动目标进行分割。实验表明该算法对于较大面积的运动目标,或者当摄像机拍摄方向与目标运动方向一致的情形下都可以得到较准确的效果。 相似文献
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运动串:一种用于行为分割的运动捕获数据表示方法 总被引:1,自引:0,他引:1
运动数据的行为分割是运动捕获过程中非常重要的一环.针对现有分割方法的不足,提出了一种可用于行为分割的运动数据表示方法,并基于该表示实现了数据的行为分割.运动数据经过谱聚类(spectral clustering)、时序恢复和最大值滤波法(max filtering)后生成一个字符串,该字符串称为运动串,然后采用后缀树(suffix tree)分析运动串,提取出所有静态子串和周期子串,对这些子串进行行为标注,从而实现运动数据的行为分割.实验表明,基于运动串的分割具有较好的鲁棒性和分割效果. 相似文献
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为了克服传统背景差分法所存在的不足,提出了一种基于边缘特征和改进K-均值聚类相结合运动目标检测方法。运用改进的K-均值聚类方法建立背景模型,将其与前景图像相差后得到的二值化图像,通过前景边缘信息的鲁棒性来判别及去除存在的虚假目标。实验结果表明,该方法可以有效去除背景中突然有物体移入或移出引起的虚假运动目标,提高了运动目标检测的准确性。 相似文献
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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。 相似文献
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指纹图像分割是指纹识别技术中的重要步骤之一。本文在分析了已有分割算法存在的不足的基础上,提出了一种改进的指纹图像分割算法,该算法引入像素聚类的概念,将灰度特性和像素聚类相结合,形成以灰度特性为主、像素聚类为辅的分割算法,该算法克服了前面算法由单一阈值分割的缺陷。实验表明对于背景条件较复杂的指纹图像,本算法也能很准确地实现指纹图像的分割,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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基于RGB颜色空间的减背景运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
在计算机视觉领域中,运动目标检测与分割是一个基础而又关键的问题.减背景法是其中一个比较经典和常用的方法,其难点在于如何获取背景以及实现背景的自适应更新.针对该问?提出一种基于RGB颜色空间的运动目标检测算法,充分利用了图像序列在RGB空间中的变化特点,首先通过抽取帧图像进行背景重构,即对图像序列中每个像素点的RGB值进行排序后取中间值作为该点背景像素的RGB值;在此基础上引入学习率对背景进行自适应更新,然后在RGB空间中进行前景目标提取,最后利用数学形态学和连通性分析对结果进行后处理.实验结果表明,该算法快速有效、能够满足实时要求. 相似文献
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张亚昕 《计算机与数字工程》2014,(1):69-72
将对象的运动轨迹作为一个整体聚类,将丢失相似子轨迹段有用的信息.为了找出相似子轨迹段,提出针对某一个轨迹进行子轨迹的聚类算法,先把长轨迹在特征点分割为一组直子段,再用基于密度的聚类算法对子段进行聚类,得到子段的可达距离排序并生成可达性图,最后根据生成的可达性图识别聚类结构.实验结果表明该方法能有效准确地识别相似子轨迹段. 相似文献
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基于统计背景模型的运动目标检测方法 总被引:33,自引:0,他引:33
运动目标检测是计算机视觉、视频处理等应用领域的重要研究内容。其中减背景技术是一种常用方法。在减背景方法中,背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照条件变化、阴影检测等是必须要考虑的问题。提出了一种有效的运动目标检测方法,较好地解决了以上问题,首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新.以适应光线变化和场景本身的变化,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响,在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。实验结果表明,该方法是快速有效的。 相似文献
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提出了一种自动、准确的运动对象分割算法。首先通过直方图拟合获得准确的背景噪声方差,克服了以往只能依据经验设定背景噪声方差的缺点,并使用显著性测试技术有效地对帧差图进行二值化,确定出运动区域。然后进行形态学和对称差分处理消除噪声及显露背景,获得初始运动对象。但由于分割结果不够精确,再使用梯度向量流场作为外力的改进活动轮廓算法得到运动对象精确轮廓。实验结果表明,该方法能够得到运动对象精确的轮廓,并且具有调整参数少,抗干扰能力强,可并行处理等优点。 相似文献
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复杂背景图像中检测动目标的一种方法 总被引:14,自引:0,他引:14
该文研究了基于Kalman滤波理论的渐消记忆递归最小二乘法,探讨了渐消记忆递归最小二乘法在重建图像背景中的应用,并用于实现在复杂背景下视频图像动目标的检测。首先用该算法对复杂背景进行更新预测,然后用当前帧图像与预测背景差分提取动目标,最后用灰度投影算法计算出目标的质心。整个目标检测方法简单、有效,便于用硬件快速实现。文中给出了实验结果。 相似文献
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背景信息提取运动目标物图像分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
文章提出了一种利用运动信息提取图像中研究对象的算法。当要提取的目标物是运动物体,并且背景的绝大多数均为静止时,该算法适用。考虑到算法的可靠性,分析在不同的背景条件下,颜色模型的选择对试验结果的影响。通过实验表明,该算法具有一定的可靠性,能够满足在一定天气与背景条件下的运动目标物体的提取。 相似文献