基于全自动生长分割的梯度彩色光流场计算

形变物体边界的准确定位是光流估计的难点之一,仅依靠改进光流算法收效甚微。提出了全自动生长分割,以准确提取形变运动物体,从而将视频分割结果与梯度彩色光流算法相结合来提高光流法对形变物体的检测准确法度     

基于小波变换和ICA的运动目标分割

提出一种时空融合的运动目标分割方法.在时域方面,采用时间轴一维小波变换提取运动对象,然后用独立成分分析法提取独立的运动对象,并基于灰度直方图进一步提取视频对象;在空域方面,提出对轮廓提取后的图像进行分水岭变换的改进方法.与COST211 AM算法比较表明,文中方法能更完整、准确地提取出运动对象.     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(Markov Random Field)模型的多分辨率运动目标分割算法.该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数.通过条件迭代模型优化算法(Iterated Conditional Modes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果.     

基于光流和压缩感知的目标跟踪

由于姿态变化,光照改变,遮挡以及运动模糊等因素,开发有效和实时的目标跟踪算法是一个有挑战性的任务。因此,在复杂的实际环境中使用单一的检测与跟踪算法已无法满足目标跟踪的实用性要求。本文基于光流法和压缩跟踪算法,提出一种融合跟踪、在线学习以及检测技术的目标跟踪方法。实验结果表明,该方法提高了跟踪精度,而且具有较强的鲁棒性。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

一种改进的帧间差光流场算法

结合运动目标检测帧差法运算速度快和光流法活动目标检测准确度高的特点,提出一种改进的帧间差光流场计算的运动目标检测算法。在帧差部分采用隔帧差分从而可以检测到帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大于1个像元的运动点目标;在光流计算时,引入通用动态图像模型（GDIM）建立新的光流约束条件,克服了亮度变化引起的约束方程不成立问题。算法仅对帧差法后图像中不为零的像素进行光流场计算,提高了目标检测的准确性和检测速度。仿真实验证明了该算法的有效性。     

基于水平集的多运动目标时空分割与跟踪

针对背景运动时的运动目标分割问题,提出了一种对视频序列中的多个运动目标进行分割和跟踪的新方法。该方法着眼于运动的且较为复杂的背景,首先利用光流约束方程和背景运动模型建立一个基于时空域的能量函数,然后用该函数进行背景运动速度的估算和运动目标的分割和跟踪。而时空域中的运动目标的最佳分割,乃是通过使该能量函数最小化来驱动时空曲面演化实现。时空曲面的演化采用了水平集PDEs(Partial Differential Equations)方法。实验中,用实际的图像序列验证了该算法及其数值实现。实验表明,该方法能够同时进行背景运动速度的估算、运动目标的分割和跟踪。     

不同大小目标的多尺度层次的分割

本文研究了图像在小波变换下的部分特性,对利用小波分析中的多尺度分析进行图像分割的方法进行了探讨。通过对目标众多的图像分割进行研究,提出了一种既能够将背景和目标分割开来,又能够将不同大小的目标区分开来的方法。     

一种基于视频的多目标追踪与分割算法

基于视觉的多目标跟踪由于在智能监控、动作与行为分析、自动驾驶、虚拟现实和娱乐互动等领域都有重要的应用,近年来越来越多地成为计算机视觉领域的研究重点.并且在电力设施中对人员的活动需要实时追踪,有助于安全防护.对此,针对视频中的多目标检测与分割问题,在原有Mask-RCNN算法的基础上做了改进,引入光流分析法和视频关键帧提...     

动态背景下的稀疏光流目标提取与跟踪

目的 针对背景和摄像机同时运动情况下的运动目标提取与跟踪,提出一种基于稀疏光流的目标提取与跟踪新方法。方法 首先,利用金字塔LK光流法生成光流图像匹配相邻两幅图像的特征点,依据光流图像中的位移、方向等光流信息初步划分背景和前景目标的特征点;然后利用中心迭代法去除不属于目标运动区域的噪声特征点;最后,通过前N帧图像目标特征点的最大交集得到属于目标的稳定特征点并在后续帧中进行跟踪。对于后续跟踪图像中存在的遮挡问题,引入了一个基于特征点的遮挡系数,运用Kalman预估算法得到目标位置的预测,并且在目标重新出现时能够迅速定位目标。结果 与已有的光流匹配算法相比,本文算法的目标特征点误检率降低了10%左右,成功跟踪率达到97%;引入预估器使得本文算法对有遮挡运动目标也能够实现准确跟踪和定位。结论 本文算法对复杂动态背景下无遮挡和有遮挡的持续运动目标跟踪均具有准确识别定位性能,满足实时要求,适用于缓慢或者快速移动的运动场景目标提取和目标跟踪。     

基于局部微分光流的运动对象分割

运动对象分割是研究从场景的图像序列或视频中提取出运动目标的理论和方法,是计算机视觉中一个重要的研究方向,在军事和工业等领域有着广阔的应用前景.提出一种基于局部微分光流的运动对象分割算法.首先采用局部微分光流算法计算出场景的运动光流场并完成其初始分割,然后利用canny算子探测出对象的边缘信息并将其作为对光流场得到的运动信息的补充,从而分割出更为准确的运动对象.实验结果显示该方法具有良好的分割性能.     

一种基于SIFT特征光流的运动目标跟踪算法

针对传统光流跟踪算法计算复杂度高、受噪声影响大的问题,提出了一种基于尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)和卡尔曼滤波器的特征点光流跟踪算法。首先,利用SIFT算法提取图像中的特征点;然后,根据最小绝对值误差准则对运动目标的特征点进行匹配,建立卡尔曼滤波器方程来计算特征点光流;最后,通过光流特征聚类实现运动目标的识别与跟踪。实验结果表明,算法对自然场景中的运动目标具有良好的跟踪特性,稳定性好,计算量小,易于实现。     

基于小波变换和稀疏光流法的火灾烟雾检测

传统图像型火灾烟雾检测算法不适用于存在灯光、水蒸气等噪声的图像。为此,通过分析早期火灾烟雾的运动规律,采用分块和背景自适应相结合的方法,提取运动前景,然后分别在RGB空间和HSV空间建立烟雾的颜色模型和亮度变化模型,分割出烟雾疑似区域。在灰度空间使用二维离散小波变换对烟雾疑似区域及对应的背景区域进行能量分析,提取高频和低频能量的比值。用Lucas-Kanade稀疏光流算法跟踪运动区域,获取烟雾运动区域的平均偏移量和相位分布作为烟雾识别特征,根据烟雾识别规则,判断监控区域是否有火灾发生。实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能够提高烟雾检测的准确率。     

基于多态蚁群算法的回转窑图像分割方法

为了解决回转窑图像背景噪声干扰较大且背景灰度变化较小,采用经典的算法不能有效分割出窑内黑把子区域的情况,提出了一种基于多态蚁群算法和小波变换相结合的图像分割方法。利用小波将图像变换,对低频系数进行分块,采取新的阈值选取方法并对每块进行分割,从而改善了黑把子区域的分割效果。实验结果表明,该算法提高了分割精度,缩短了程序运行的时间。     

基于改进光流法的运动目标检测

该文为了实现对运动目标的检测,重点研究了基于梯度的Horn＆Schunck光流算法,然后提出一种高斯金字塔的改进光流法,并结合最大类间方差的图像分割法和形态学滤波中的开、闭运算,完成运动区域的提取。实验仿真结果和数据表明改进的光流算法能准确获取运动目标区域,并更加省时。     

基于改进光流算法的机器人目标跟踪系统

基于计算机视觉的机器人运动目标检测与跟踪,就是建立起一种机器人视觉与电机驱动相关联的系统。光流算法在此类系统中有着广泛应用,但是求取所需稠密光流场的运算量过大是其明显的缺点。为减少计算时间,提高跟踪系统响应速度,引入均值平滑算法对传统H-S(Horn和Schunck)光流算法进行改进,并在此改进算法基础上建立起目标跟踪系统。通过此系统,机器人可以根据采集到的图像的光流场变化来检测运动目标,再通过对光流场的奇异值分解,对跟踪系统模型所需参数进行估算,并驱动机器人做出相应动作,保持对目标的跟踪,从而使机器人对周围环境变化做出及时、准确的动作。经过实验证明改进后的光流算法有效的减少了计算时间,增强跟踪系统的实时性能。     

视频运动对象分割技术的研究

随着视频标准MPEG-4和MPEG-7的出现，视频运动对象的分割显得极其重要．详细分析了几种典型的视频运动对象分割技术，并对视频运动对象分割技术的发展趋势进行了展望。