自适应混合高斯背景模型的改进

对自适应混合高斯背景模型进行了改进，将背景重构和前景消融时间控制机制整合到传统自适应混合高斯背景模型中，以提高运动分割的质量。背景重构算法从含有运动物体的动态场景视频序列中重构静态背景图像，然后用重构的静态背景图像初始化自适应混合高斯背景模型；而前景消融时间控制机制则使运动物体停止时的前景消融时间独立于背景模型的学习速率，从而可以根据需要调节前景消融的持续时间。实验结果表明了算法的有效性。     

帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法

针对视频检测对实时性和准确性的要求,提出了将帧间差分与码书模型相融合的运动目标检测算法.首先,选取某个t时间内采集到的视频图像作为训练图像,对图像的每一个像素点建立码书模型.把码书模型中表示前景的码书去除,余下的作为背景模型用于检测.检测运动目标时,先将待检测的相邻帧图像进行帧间差分,得到变化区域和没有变化的区域,将有变化的区域与背景模型进行拟合,区分出前一帧运动区域和目标运动区域.更新背景模型时以不同的更新方法对前一帧运动区域和目标运动区域进行更新.     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

相机抖动场景中数据驱动的背景图像更新算法

视频序列中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题.背景减除是运动目标检测的有效方法,但相机抖动会对背景提取带来极大干扰,从而可能造成传统基于模型的图像处理方法模型失真.本文提出了相机抖动场景下前景图像提取的数据驱动背景图像更新控制算法.首先利用Harris特征检测进行背景补偿以消除抖动干扰.然后利用无模型自适应控制方法,建立单入单出控制系统来表示背景图像并进行实时更新.最后运用背景减除法提取运动目标前景图像.本文方法与传统基于模型方法进行了不同视频序列的对比仿真.实验结果表明,本文方法可以有效处理相机抖动场景下的运动目标检测问题,目标前景图像分离效果更加接近真实场景.     

全天候复杂光线条件下的遗留物检测方法

为提高全天候复杂光线条件下高清视频监控系统中遗留物检测的实时性、准确性和鲁棒性,提出全天候复杂光线条件下的遗留物实时检测方法。采用快速的混合高斯模型算法对视频图像进行背景建模,分别建立一个长周期背景模型和一个短周期背景模型,通过当前视频帧分别与两个背景模型差分运算,得到长周期前景和短周期前景;对长周期前景和短周期前景进行分析,检测标记出遗留物,进行报警。实验结果表明,该方法能有效检测出复杂光线条件下的遗留物,具有较高的实时性和准确性。     

基于多层自适应背景模型的实时视频去噪算法

提出了一种基于多层自适应背景模型的实时视频去噪算法。针对视频去噪的需求提出的多层自适应背景模型,是一种不仅适用于静态的背景,还适用于快速变化的背景。在背景经历突变再次稳定后,它能够在短暂的时间内完成背景模型的重建。多层自适应背景模型是自适应地单帧逐渐调整,因此它不存在多帧的时延与计算量。去噪效果表明,此算法对视频图像的视觉质量有明显改善。     

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。     

基于ViBe的室外动态背景闪烁像素噪声消除方法

针对使用视觉背景提取(ViBe)模型在室外动态背景下进行移动目标检测时存在不规则闪烁像素点对前景检测结果造成干扰的问题,提出一种基于视觉背景提取算法的闪烁像素噪声消除方法。在背景模型建立阶段设定背景模型样本标准差阈值,约束背景模型的采样值范围以提高背景模型准确性。在前景检测阶段引入自适应检测阈值提高前景物体检测精度,在背景模型更新过程中对图像边缘背景像素点进行边缘抑制以阻止错误背景样本值更新到背景模型。在此基础上,结合形态学操作修复连通域,提高前景图像的完整性。最后选取多个视频序列将该方法与原始ViBe算法、形态学改进方法的检测结果进行对比。实验结果表明,该方法能有效消除闪烁像素噪声对前景检测造成的影响,获取更精确的前景图像。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标提取

背景提取技术是图像与视频处理中的关键技术.文中对静态背景下运动目标的提取算法进行了研究.混合高斯算法在近年得到了广泛的关注,但是算法使用固定个数的分布建模,在实际中不能满足最优模型,并且模型对学习率的调整比较敏感.文中提出改进的自适应算法提取前景运动目标,其中主要针对模型中的混合高斯分布的个数及学习判别准则进行了改进.实验证明,该改进算法相比传统算法有着较好的自适应性并且检测效率较高.     

一种改进的自适应阈值前景提取方法*

为了尽可能完整地提取前景,针对视频处理中提取的前景区域出现断层导致单个目标出现分裂的问题,提出了一种改进的自适应阈值前景提取方法.该方法是在非模型法产生背景模型的基础上,通过背景差法获取差分图像,利用环境噪声的相对稳定性,建立一张环境噪声分布图,进而滤除差分图像中存在的环境噪点,自适应求取分割阈值,进行图像二值化处理获取前景区域.实验结果表明,该方法能明显改进前景提取效果,最大化提取目标的完整性.