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ARM处理器的单目视觉测距定位系统

针对在多机器人协作和服务机器人目标追踪的过程中,需要对目标物体或者同伴进行准确的目标定位这个问题,设计了一个以ARM9微处理器为处理模块、CMOS摄像头为采集模块的一个嵌入式视觉系统,实现了单目视觉测距定位.该系统设计大体分为目标识别和定位两部分,目标标识使用一个纯色的色标块,通过对摄像头采集的图像中检测色标块区域来实现目标物体定位;对色标块的图像分割采用基于RGB三个颜色分量的阈值分割算法,单目测距采用P4P方法,其中,摄像机的内参数标定则借助于Matlab工具箱来完成.同时,采用RANSAC方法确定色标块的四条边界直线,以四条直线交点作为色标块的4个角点,从而提高角点检测的精度.实验结果表明,该测距定位系统定位精度较高,系统鲁棒性好,具有良好的应用前景.     

基于改进的OTSU算法的视频处理

针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。     

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.     

跳水运动视频中的运动目标分割

针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。     

基于图像颜色直方图及纹理特征提取的兴趣点凸包检索方法

提出了一种基于图像颜色直方图及纹理特征提取的兴趣点凸包检索方法。首先利用Harris角点检测器检测图像的兴趣点,然后利用正负划分性算法求取兴趣点集合的凸包,确定图像的感兴趣区域,最后计算感兴趣区域的颜色直方图和灰度共生矩阵作为图像特征进行图像检索。在图像检索过程中,保证了图像旋转、平移、尺度不变性。通过对10类1000幅图像进行检索,实验表明该方法与其它基于兴趣点凸包的检索方法相比,提高了图像检索的平均查准率和查全率,可以更准确地查找到用户所需图像。     

基于色度偏差和亮度偏差的运动目标检测方法

论述了一种实时的前景一背景分割运动目标检测方法.用中值法获得背景模型;为避免规范化色彩的不确定性,背景图像像素点的亮度被比例缩放为当前帧对应像素点的亮度,在此基础上求出色度偏差,并基于当前帧和背景帧的颜色偏差和亮度偏差来检测目标;最后用数学形态学滤波及连通分量分析的方法进行去噪、区域连通等后处理.方法建立了科学的亮度与颜色的关系模型,充分利用了图像的灰度信息和色彩信息.实验表明,方法具有很好的检测效果.     

粗糙集与区域生长的烟雾图像分割算法研究

针对图像型火灾烟雾分割算法不能同时提取白色、灰白色和黑色烟雾的问题,提出了一种粗糙集和区域生长法相结合的烟雾图像分割算法。在RGB颜色空间提取图像的R分量,根据R分量的统计直方图构造粗糙度直方图,选取粗糙度直方图中合适的波谷值作为分割阈值,对图像进行粗分割。相对背景图像,烟雾属于运动信息,采用帧间差分法提取运动区域,排除静态干扰。烟雾具有独特的颜色特征,在RGB颜色空间建立烟雾颜色模型,去除颜色相近的运动干扰,获得疑似烟雾区域。在该区域内选择种子点,在粗糙集粗分割的结果上进行区域生长,提取出烟雾区域。实验结果表明,该算法能够同时分割出白色、灰白色和黑色烟雾,烟雾边缘不规则信息保存比较完整,与已有算法的平均分割准确率、召回率以及F值相比,分别提高了19%、21.5%、20%。     

基于帧间差分的自适应运动目标检测方法*

本文提出了一种基于帧间差分的自适应运动目标检测算法。算法利用直方图统计各像素点处最大概率灰度的方法提取出连续视频的背景图像;相邻帧利用帧差法得到运动区域图像;利用运动区域图像与背景图像差分的方法提取出运动目标。实验结果表明,该算法能在多个不确定性因素的序列视频中较好的提取背景图像,能及时响应实际场景变化,提高运动目标检测的质量。     

一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法

本文提出一种基于背景减除法和三帧差分法来进行运动目标检测的算法.首先运用Surendra背景更新算法建立运动区域的背景模型,通过背景减除法确定运动目标区域,后与三帧差分法得到的差分图像相结合,得到比较可靠的运动目标区域.实验结果表明,该算法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要.     

基于改进的MeanShift算法的选煤厂人员目标跟踪方法

针对采用传统的MeanShift算法进行智能视频监控易受背景干扰而丢失目标的问题,提出了一种将MeanShift算法与卡尔曼滤波算法相结合的选煤厂人员目标跟踪方法。该方法首先通过运动检测方法分割出跟踪目标区域,然后通过卡尔曼滤波算法预测下一帧跟踪窗口的起点,在此基础上采用MeanShift算法跟踪目标区域;由于选煤厂环境较复杂,为了防止跟踪失败,采用跟踪与检测相结合的方法来进一步保证跟踪的鲁棒性。实验结果表明,该方法能很好地消除背景中相似颜色区域的影响,具有较好的跟踪效果。     

多颜色模型下的乒乓球快速检测与实时跟踪研究

乒乓球机器人视觉系统中的乒乓球检测主要有基于运动分析和基于单一颜色模型分割两种方法.基于运动分析的方法对运动背景干扰的鲁棒性较差,而基于单一颜色模型的分割方法会受到相近颜色及光照变化的干扰.为此,提出了多颜色模型下的乒乓球分割算法,结合RGB与HSV两种颜色模型的颜色表达特性提取出乒乓球区域,并利用质心法对乒乓球进行中心定位.在此基础上,提出基于前帧位置的感兴趣区域算法,对乒乓球进行实时跟踪.实验表明,该方法能够在复杂环境下对乒乓球进行快速精确定位,算法处理时间小于10 ms,定位误差小于20 mm,满足乒乓球机器人的击球需要.     

基于运动筛选和3D卷积的视频早期烟雾检测

To solve the problem of high false alarm and high missed detection in the complex environment of early smoke detection based on video, a method based on motion extraction of suspected areas is proposed and a multi-scale 3D convolutional neural network with input of 6 frames（6M3DC） is designed for video smoke detection. Firstly, the motion regions are obtained through the background difference model after average filtering and the positions of the block in which the motion regions are located are calculated, and then the motion blocks are extracted by color judgment and mean HASH algorithm and the nonconforming blocks are updated to the background image. Finally, by combining the suspected blocks of the same region of 6 consecutive frames as the input for the 3D convolutional neural network for detection, blocks detected as smoke are marked and non-smoke blocks are updated to the background image. The experimental results show that the algorithm is adaptive to slow moving smoke and can detect smoke in complex environment.     

基于贝叶斯决策的运动目标检测方法

传统混合高斯背景建模存在难以解决背景复杂以及阴影等因素影响视频运动目标检测效果的问题,为此提出了一种基于贝叶斯决策的运动目标检测方法。该方法利用帧间差分进行像素变化检测,将像素粗分为变化像素和非变化像素;对于变化像素中的运动点和静止点,通过统计确立有效的数据结构,其中显著颜色分布统计量用来描述静止点,而显著颜色同现统计量描述运动点;从数据结构中提取颜色特征矢量,将特征矢量中的静止点和运动点按照贝叶斯决策规则进一步分类为背景点、前景点和颜色相似点。对颜色相似点进行局部加权处理以达到正确检测的目的;通过融合静止点集、运动点集和加权后的颜色相似点集结果提取出前景运动目标。仿真实验表明,该方法能够在不同复杂背景下较准确地检测出视频中的运动目标,相比传统算法具有较强的鲁棒性。     

基于视觉的实时手势识别及其在演示控制中的应用

研究基于计算机视觉的实时动态手势识别技术,并利用OpenCV计算机视觉库在VS2010平台上设计一个基于该技术在多媒体教学中PPT演示控制方面的应用。首先,利用背景差分法进行手势检测,在背景更新的基础上,通过背景差分图和颜色直方图的反投影图来检测运动手势区域,可以达到较为满意的实时运动手势检测效果;其次,采用基于颜色直方图的粒子跟踪算法进行手势跟踪,基本能满足跟踪的实时性;最后,在手势识别阶段,采用基于Hu不变矩的轮廓匹配算法,得到较好的手势识别效果;使用六种手势,来实现演示文稿中的控制应用。     

基于多特征融合的运动阴影去除算法

对视频监控中的运动阴影问题进行了研究,提出一种颜色特征、归一化向量距离、亮度比值相融合的阴影去除方法。首先,通过混合高斯模型建立背景图像,利用背景差分法分离运动区域。然后,采用串行处理方法检测运动区域中的阴影像素。在RGB颜色空间下根据颜色一致性特征消除阴影之后,根据运动区域的归一化向量距离分布直方图进一步检测阴影像素。最后,针对阴影检测过程中存在的误检问题,建立像素的光照模型,计算阴影像素与背景像素的亮度比值,并根据置信区间排除误检的前景像素。实验结果表明,该方法能够克服单特征方法的局限性,在多个真实场景下能有效检测与去除阴影,适应性强,鲁棒性好,处理时间适中。     

运动区域提取和闪频分析并行的火焰检测算法

在火焰检测中对火焰运动区域提取和闪烁特征分析大都分开进行,本文在提取运动区域的同时分析该区域的闪频特性,即将火焰的运动特征和闪烁特征同时提取。首先基于Ohta颜色空间找出图像中具有火焰颜色的疑似区域,其次根据视频图像某个位置在一段时间内变化的程度和次数是否都达到一定程度提取具有闪烁特性的运动区域,最后根据具有火焰颜色的连通区域是否包含这种运动区域,且颜色区域与运动区域的面积比例是否达到一定比值,来判断该连通区域是否为火焰。实验结果表明该方法在提取运动区域的同时能排除不具火焰闪烁特征的前景,且能在运动区域提取不完整的情况下保持较高的火焰检测率和较低的误检率。     

复杂背景下基于时间差分的人脸检测算法

本文主要结合序列图像的运动信息和肤色信息进行复杂背景下的人脸检测。首先利用连续三帧间的运动信息进行粗检测,采用自适应阈值法从差分图像中提取出运动区域,再对差分图像进行相与操作,限制搜索范围;然后利用人脸肤色信息,在YCbCr色彩空间内检测出肤色区域;最后利用人脸的几何特征信息对肤色区域作进一步验证,得到精确人脸。该方法综合了帧间和帧内的分析结果,实现简单、高效。实验证明,在复杂背景下对光照和其他噪声有较好的鲁棒性。     

基于OpenCV的摄像头动态手势轨迹识别及其应用

利用OpenCV计算机视觉库在vs2008平台上设计了一个基于实时摄像头的集动态手势检测、动态手势跟踪、动态手势轨迹识别的应用.首先,该应用基于静止的背景更新,利用背景差分检测运动手势,再结合颜色直方图的粒子滤波进行动态手势跟踪,最后利用隐马尔可夫模型(HMM)进行运动轨迹识别.在运动检测部分结合了背景差分图与通过颜色直方图获得的反投影图,达到比较满意的实时运动检测效果;在运动手势跟踪部分,改进的颜色直方图的粒子跟踪能够在经过类肤色人脸的干扰后迅速地找回运动手势,基本达到了跟踪的要求,但是同时对于HMM识别轨迹时需要的运动轨迹序列采集造成了影响;在识别轨迹部分,HMM的训练达到了识别的要求,但是识别的效果主要取决于实时运动轨迹序列的采集工作与采集方法的优化.