基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

视频中运动目标的检测及数据安全传输

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到亮度和噪声的影响及出现虚假目标的情况,提出了一种在视频序列中结合帧间差分法和背景差分法的运动目标识别算法。该算法利用帧间差分法得到当前帧中运动目标的信息,通过3帧差分运算和阈值分割,更好地实现视频序列中运动目标的识别;同时针对实时图像监控系统中视频信号传输的安全性,对信号传输进行了方式和技术上的对比分析;实验结果表明能够得到较好的识别结果。     

一种基于帧差分法与快速图分割相结合的运动目标检测方法

针对在处理复杂场景情况时,帧差分法在预处理后获取的目标区域往往会空洞化或者分裂成多个互不相连的部分,计算机难以实时判断多个部分是否同属于一个目标,为此,提出一种基于三帧差分法与快速图分割相结合的运动目标检测方法。首先对序列图像做三帧差分运算及基于图的快速分割;然后通过定义融合判定规则,将帧差分结果同图像分割的区域块进行互相补充和约束;再对符合判定规则的子区域块进行合并,最终精确提取出运动目标的位置及轮廓。实验结果表明该方法能够有效提高目标检测的完整性。     

基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测

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。     

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。     

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...     

基于边缘信息和混合高斯融合的运动目标检测

针对帧间差分法在目标运动较慢时无法完整的检测轮廓,混合高斯模型易受光照影响导致目标快速运动时无法辨别轮廓等问题,提出了一种更加优化的运动目标检测算法.该算法将三帧差分法与混合高斯模型相融合,利用视频中连续的三帧图像两两作差分后作或运算、二值化、形态学处理,对中间帧的进行canny边缘检测,将两次结果再进行或运算、形态学处理后得到更加完整的轮廓.用中间帧进行高斯混合模型提取前景,二值化后和边缘信息进行与运算,经过形态学处理和孔洞填充后获得运动目标.经过实验表明,该方法能够获得更加理想的运动目标.     

基于视频图像的目标检测技术研究

本文基于常用运动目标检测方法进行了研究。首先阐述了视频监控系统中常用运动目标检测方法,并对Surendra背景提取算法及改进的帧间差分法进行了说明。运用对称差分法和背景差分法的融合方法进行运动目标检测,实验表明本文运用的方法对运动目标检测具有准确性与实时性。最后得出运用背景差分和帧间差分法的融合检测方法进行运动目标检测,可以得到好的目标检测效果的结论。     

基于改进光流算法的运动目标检测技术研究

常用的运动目标检测算法有背景减除法、帧间差分法和光流法,针对背景减除法的背景模型需要实时更新,帧间差分法检测到的目标不完整,本文提出将Lucas-Kanade光流法与最大类间方差的图像分割法相结合的算法,即首先对连续两帧图像进行Lucas-Kanade光流计算,再对其进行最大类间方差图像分割,将光流不连续的区域视为运动目标,光流连续的区域视为背景,最后进行形态学处理,完成运动目标的检测过程.通过Matlab实验仿真,验证了本文所提算法能提取更完整的运动目标,检测效果较好.     

基于FPGA的改进四帧差分的运动目标检测算法

针对运输系统中运动目标在运动垂直方向上边缘信息缺失的问题及运动目标检测实时性差的缺点，提出了一种改进的融合边缘检测算法的四帧差分法，结合现场可编程门阵列(FPGA)芯片的并行工作特性，满足了运动目标检测的实时性要求。改进的四帧差分算法是采用间隔帧间差分的方式，将运动目标区域提取出来与边缘检测相融合，同时利用FPGA中多端口SDRAM图像缓存技术对实时图像进行缓存和输出。系统实现了对运输带上运动目标的检测，结果表明，该算法能够较好地解决在传统帧间差分法中运动目标在运动垂直方向上边缘缺失的问题，同时也能准确且实时地检测出待测运动目标。     

基于过渡区提取的红外运动目标检测

针对复杂动态场景下的红外目标检测问题,提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法。该方法首先使用帧差法和背景差分法相融合的检测方法,对红外图像进行差分处理,然后采用基于交叉熵的过渡区分割算法二值化图像,最后进行形态学滤波,从而检测出完整的红外目标。实验结果表明,该方法目标检测效果比较好,能满足红外运动目标检测的需要。     

野外复杂背景下红外图像的目标检测

野外复杂背景下红外图像序列目标检测是红外野外监视中的重点问题。大量的背景物增加了目标检测的难度。文中针对野外复杂背景下红外图像序列的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。该算法包括两个处理步骤：首先,在场景配准后利用帧间差图像提取目标的运动信息,并据此进行目标的粗检测;其次,合目标运动在时间和空间上的相关性进行精检测。粗检测的低漏判度和精检测的低误差率保证了算法的可靠性。在检测的同时算法确定了目     

基于SOPC的视频运动目标检测跟踪系统

文章是以Nios II处理器为中心的视频运动目标检测跟踪系统,通过CMOS图像传感器采集视频图像信息,采用帧间差分法检测运动目标,形心跟踪算法对目标进行跟踪,最后在VGA显示器上显示视频中运动物体。实验结果表明,该系统可达到运动目标检测跟踪的理想结果。     

监控视频中人体特殊行为的检测方法研究——以撞墙行为为例

以检测羁押场所在押人员撞墙行为为例,总结研究了在押人员特殊行为的检测方法.利用开源工具OpenCV编写C++应用程序,采用帧差法提取运动目标轮廓,并对目标轮廓进行图像形态学处理、图像增强处理.再根据帧图像在视频序列中产生的差分图像,对视频目标中的运动目标进行运动历史图像的分析处理,进而掌握运动目标体的全局运动质心和运动方向.最后研究质心在一定周期、坐标空间内的运动规律,让计算机程序将视频中存在撞墙行为的位置检测出来,实现视频检索.     

基于Android平台的视频运动目标检测系统

为了在Android平台上实现实时性好,抗噪声性能强的视频序列运动目标检测系统。本文提出了一种融合单高斯背景模型和帧间差分的运动目标检测算法。该算法提取出帧间差分法检测的运动目标区域,并对该区域采用基于单高斯模型的背景差分算法提取出运动目标,然后对高斯背景图像进行更新。实验结果证明,该算法能够有效降低背景扰动的影响,增强检测出的运动目标的完整性,而其复杂度仅为两种组成算法之和的73.9%,在Android平台上运行效果良好。     

一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法

对视觉领域中全景视觉的不断研究表明,采用鱼眼镜头获取的图像序列所研究的运动目标检测准确率低,受到噪声干扰时鲁棒性不高,针对该问题提出一种基于全景视觉的运动目标检测改进方法。该方法首先采用五帧差分法对图像进行处理,利用相邻5帧之间进行差分来完成前景与背景的分离,有效地减少目标空洞问题;然后在混合高斯模型中提高自适应学习率和更新高斯分布数量,有效克服了检测中出现的重影现象;最后通过形态学处理,得到目标检测结果。实验结果表明,改进的方法提供了比传统的全景图像运动目标检测更可靠的检测结果,目标检测率较高。     

基于关联帧差分法的运动目标检测与跟踪

针对帧间差分运动目标检测方法检测出的运动目标容易产生拖影现象及存在一定程度的空洞等缺陷,该文提出基于关联帧差分法的运动目标检测与跟踪方法.通过计算相邻三帧图像的相似度,并求取相邻帧之间的差分图像,对差分图像进行与操作后进行轮廓填充来获取运动目标.实验结果表明,该文所提算法不仅可以精确检测与跟踪运动目标,克服帧间差分运动...     

基于灰度与关键帧光流检测的视频异常判断

视频监控系统在日常生活中日益普及，为了实现监控视频的智能分析，利用背景差分法检测并提取关注的前景目标，再结合光流算法分析目标的运动方向和强度，为了提升视频分析效率，先利用帧差欧几里得距离法计算帧与帧之间的相似度，提取视频序列的关键帧，并提出了一种运算量小检测效果较好的基于图像灰度化的背景差分法进一步提取关键帧的前景目标,最后用光流法计算得到目标的光流矢量和强度信息，为监控视频的异常判断提供依据。     

一种基于帧差法与背景减法的运动目标检测新方法

为改进单独利用帧差法或背景减法进行运动目标检测时存在的不足,提高运动目标检测的准确率和鲁棒性,提出了一种利用边缘信息的帧间差分法和背景减法相结合的运动目标检测方法.该方法首先通过基于边缘信息的三帧差法获得一幅前景图像,然后利用改进的mode算法进行背景差分获得另外一幅前景图像,最后将得到的两幅前景图像进行布尔或运算,得...     

基于地理同名点配准的机载红外移动小目标检测方法

在飞行器等移动载体条件下的红外光电系统中,由于场景条件复杂,目标特征不明显,弱小移动目标检测是自动目标检测领域的一大难点。因此,针对复杂地面场景条件下的移动小目标检测问题,提出了一种无关图像内容的基于帧间地理同名点区域配准的机动目标检测方法。该方法通过综合飞行器惯性组合导航信息,解算视场中像素点对应的地理位置,获取帧间图像地理同名点对,完成图像配准工作,区域配准获得帧间背景的移动量,并对帧间图像进行运动补偿,然后进行帧间差分将背景干扰去除,突出运动目标,最后利用目标运动信息的反向验证对目标进行确认。通过试验结果可以看出,该算法能够取得较好的检测效果。