基于灰度特征和自适应阈值的虚拟背景提取研究

针对虚拟背景提取(Visual Background extractor,ViBe)算法在目标检测时容易出现鬼影和运动目标阴影的缺点,该文提出了一种基于灰度特征和自适应阈值的ViBe背景建模改进方法。该算法首先利用ViBe算法进行背景建模,得到前景目标,然后对前景目标进行灰度特征判断和自适应阈值比较,得到没有鬼影和运动目标阴影的运动目标。实验结果表明,改进后的算法可以很好地弥补ViBe算法的不足,提高ViBe算法的识别准确率。     

自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法

基于视频图像的运动目标检测,是根据目标的像素特征来判别出相对于背景运动的目标,当图像背景动态变化时,将难以区分背景和运动目标的像素特征,易造成检测错误.复杂背景下的运动目标检测是一大难点,目前主流的运动目标检测算法在背景灰暗、水面波动、气流颤动等复杂背景干扰下,难以准确地检测出运动目标.针对上述问题,提出一种自适应复杂背景干扰的运动目标检测算法,采用新的前景判断和背景模型更新方法,同时设计了一种创新型自适应阈值更新方法,当视频背景变化时,自动更新阈值.该算法增强了对复杂背景、镜头抖动的抗干扰能力,通过各种视频测试,背景点检测正确率达到0.9958,前景点检测正确率达到0.8012,极大提高了前景检测率,而且该算法满足高实时性要求,对复杂背景下的运动目标检测有显著效果.     

复杂背景下基于LBP纹理特征的运动目标快速检测算法

在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题。为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）纹理特征相结合的背景建模方法。首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取。实验表明,所提的算法在红外和可见光的多种复杂场景下,能快速提取前景目标的同时,提高了准确率和召回率。     

基于改进surendra背景更新算法的运动目标检测算法

提出了一种改进的surendra运动目标检测算法,该算法可以自适应的调整背景更新速度。首先将第一帧图像作为背景图像,并利用改进的surendra背景更新算法根据每帧图像对背景图像进行更新获得可靠的背景。然后,将当前帧与背号作差,得到差值图像。使用自适应阈值对差值图像进行二值化处理,并利用形态学滤波对二值图像进行适当处理,这样运动目标就被准确地提取出来。     

一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法

针对非平稳背景下的复杂场景,该文提出一种自适应调整K-r的混合高斯背景建模和目标检测算法。该方法利用混合高斯模型(GMM)学习每个像素在时间域上的分布,构建自适应调整高斯分量K的方法,并针对不同情况,对描述像素的高斯分量数进行增加、删除或合并;在此基础上,模型参数更新式中引入了两个新的参数,能够根据实际情况自适应调整r值,使得背景建模和目标检测能够准确实时地随像素变化而变化,从而减少了运动目标信息的损失,提高了算法的鲁棒性和收敛性。实验表明,该算法在有诸多不确定因素的序列视频中能够迅速响应实际场景的变化,实现自适应背景建模和准确的目标检测。     

基于运动目标的快速背景建模算法

针对智能交通车流量检测系统,提出了一种适用于嵌入式系统的快速轻量背景建模方法.该方法先由帧差法过滤视频序列,抽取运动物体少的帧进行存储,再利用改进的高斯模型快速学习获得基础模型,并结合帧差和像素统计的方法对背景模型进行自适应更新,对传统混合高斯模型的缺陷进行了改善,在基于 TMS320DM648的图像处理客户端上表现出较好的实时性和天气适应性,以及更高的处理效能.     

一种新的自适应背景建立与更新算法

针对视频监控系统中的动目标检测问题,提出了一种新的自适应的背景建立与更新算法。能够从含有运动目标的初始背景中,通过短时间的训练得到理想的背景,可以大大减轻系统的存储负担。实验表明算法能很好地适应光照的缓变和突变,具有较强的鲁棒性。     

基于视频序列的运动目标检测

为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上.     

基于灰度图像的自适应背景模型运动物体检测算法比较研究

介绍了在视觉监控领域经常用到的几种基于自适应背景模型的经典方法，如非参数模型、W4模型、单高斯模型和混合高斯模型等。通过实验，着重从系统的敏感性、实时性和运动对象分割的完整性等方面分析比较了上述方法在检测过程中的优势及不足之处，以期在工程实践中有一定的参考作用。     

改进的自适应灰度视频序列阴影检测方法

提出了一种自适应的阴影检测方法,去除了传统固定阈值阴影检测方法残留的阴影边缘,有效地改善了阴影检测效果。首先采用kmeans聚类、求前景灰度直方图峰值间平均值等方法得到自适应的阈值,在此基础上,计算满足阈值约束的前景像素点,将该点及其8邻域点都作为可去除的阴影点进行标记。最后,去除标记的阴影点及极小面积的前景区域。本文对已有的阴影检测算法进行了改进,加入了自适应的阈值计算方法并去除了原有算法检测后残留的阴影边缘,在对室内及室外视频序列进行的检测中都取得了较好的效果。      

Bidirectional Background Modeling for Video Surveillance

Traditional background model methods often require complicated computations, and are sensitive to illumination and shadow. In this paper, we propose a block-based background modeling method, and use our proposed method to combine color and texture characteristics. Suppression and relaxation are the two key strategies to resist illumination changes and shadow disturbance. The proposed method is quite efficient and is capable of resisting illumination changes. Experimental results show that our method is suitable for real-word scenes and real-time applications.     

一种起伏背景下的红外小目标检测算法

提出了一种用一维中值滤波进行背景估计的方法.首先分析了红外小目标、噪声及其杂波特性,提出了用小窗口的二维中值滤波进行背景估计;然后进一步根据红外扫描系统的特点,把二维中值滤波简化为一维中值滤波,使去背景效果提高,并且运算量大幅下降;最后对预处理后的图像采用自适应门限进行目标分割.实验表明该算法可以达到较高的检测率,而且满足大尺寸图像实时处理的要求.     

基于9/7提升小波的海面弱目标检测算法

弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.     

面向室外视频监控的背景重构算法

 针对室外视频监控环境复杂,运动对象检测准确性较低,提出一种用于背景减运动对象检测的背景重构算法.综合考虑像素点亮度的稳定状态持续时间和出现频率,定义加权亮度直方图确定量化区间的背景概率,根据背景概率大小和分布,结合基于亮度空间相关性的修正实现背景重构.实验结果表明,重构的背景有效地克服了训练阶段运动对象的干扰,用于运动对象检测能够适应背景扰动、摄像机轻微晃动等复杂情况,提高检测的准确性.     

一种改进的自适应背景建模视频分割方法

针对传统的自适应背景建模难以解决背景复杂以及外界光照变化等因素影响视频分割质量的问题,提出了一种改进的自适应背景建模视频分割方法。该方法首先对彩色图像建立高斯背景模型,然后对背景模型进行更新,最后通过对高斯分布准则进行改进使前景目标分割性能得到提高。仿真实验表明,该方法能够准确建立背景模型,准确分割前景目标,较传统算法具有更强的鲁棒性。     

M滤波的自适应背景抑制算法

提出了一种M滤波的自适应背景抑制算法.该算法将目标和观测噪声作为图像背景的混合干扰,依据M估计原理自适应的估计真实背景.算法具有较好的稳健性能,能够自适应的低抗高强度的干扰.仿真和实验表明,与均值滤波(MF)、中值滤波(ModF)以及Wiener滤波(WF)相比,该算法能够更有效地从混合噪声环境下估计背景,增强目标信噪比(SNR).     

铁路视频监控中运动目标检测算法研究

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。     

红外背景抑制与小目标分割检测

红外寻的导引头小目标图像的分割与检测是地空导弹和航空导弹的关键技术。本文研究用六种高通滤波器抑制大面积低频背景的效果与性能比较,在此基础上提出基于统计计算均值和直方图的自适应门限背景抑制与小目标分割方法。基于目标运动的连续性,规律性和噪声的随机性,研究连续性滤波器的设计和用流水线管道结构检测目标运动轨迹的方法,大量实验和比较结果检验了本文方法的正确性。