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《现代电子技术》2017,(21):69-72
为了提高运动目标检测与跟踪的精确性与可靠性,提出一种基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪方法。首先,建立改进高斯混合背景模型,对运动目标图像进行分块处理,利用相连帧的连续性对运动目标图像的参数更新,提取完整的运动目标并进行分割;其次,将给定的当前帧像素点与目标图像进行匹配,减少高斯混合模型的分布数量和计算量,根据分块处理后的运动目标的大小、形状以及颜色信息完成运动目标全局匹配,实现运动目标的实时检测与跟踪。实验结果表明,与目前的高斯混合模型对运动目标检测与跟踪的方法相比,所提方法计算过程较为简单,具有更快的检测速度和更可靠的检测结果。 相似文献
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传统混合高斯模型中背景容易留下运动"虚影",同时在噪声或目标区域对比度低时会导致提取目标区域时出现断裂和空洞的现象,针对这些问题在混合高斯方法中赋予图像中运动和静止区域不同的背景更新速率,并充分利用混合高斯模型中的背景和前景信息,将背景减除的结果与高斯建模中的前景图像按照一定比例融合获得目标图像。实验结果表明:改进后的混合高斯模型运动目标检测方法,能够克服传统高斯模型目标检测中存在的问题,从复杂的背景中较完整的提取出运动目标,且具有一定的抗噪能力。 相似文献
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运动目标的正确检测影响着运动目标能否被正确跟踪与分类,因此成为视频监控系统研究中的一项重要课题。文中对运动目标检测算法进行研究,实现对铁路沿线前方目标的有效识别,针对得到的视频序列,通过混合高斯模型进行背景建模,并与混合差分算法结合实现前景的提取与检测。通过与混合差法相比较,其仿真结果表明,该算法具有一定的可行性。 相似文献
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运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。 相似文献
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基于高斯背景建模的目标检测技术 总被引:5,自引:3,他引:2
研究了室内环境下的运动目标的检测技术。讨论了各种目标检测的算法,提出基于室内相对静止背景下的目标检测算法,利用高斯背景建模方法提取较为理想与"干净"的背景帧,并可进行背景的自适应更新,然后再利用所得的背景与当前视频帧进行相减,得到视频中运动目标的前景图像,经过平滑去噪处理得到较为理想的目标检测效果。 相似文献
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基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对静态背景下的视频运动序列,在研究现有的检测算法——帧间差分法与背景差分法的基础上,进一步研究了运动目标检测中背景动态建模的方法——混合高斯建模法,在此基础上提出了基于混合高斯模型与三帧差分的运动目标检测改进算法。由于使用背景差分法检测运动目标时,运动物体和阴影都将被看作运动的目标,于是研究了基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法,对阴影区域进行检测与去除。然后使用计算机视觉类库OpenCV结合Visual C++6.0对上述算法进行实现,取得了很好的检测效果。 相似文献