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在运动目标识别算法中,帧间差分法、背景差分法容易出现"重影""空洞"及"拖尾"现象从而导致识别准确率低.将稠密光流法应用于运动目标检测,基于PyCharm开发环境建立了一个运动目标检测系统,研究采用Gunner Farneback稠密光流法(DOF)计算各像素点位移矢量的光流矩阵,将光流信息转化到HSV空间,并利用So... 相似文献
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基于改进光流算法的运动目标检测技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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鱼眼相机成像视角大,获得信息丰富,在车载应用中具有广阔应用前景.本文提出了一种适用于移动单目鱼眼相机的运动目标检测方法.首先,提出一种子块运动补偿模型补偿图像背景运动,解决了现有运动补偿模型对强视差背景补偿效果不好的问题.其次,在子块运动补偿模型参数求解时,通过引入自车运动参数简化模型参数个数,并结合直接方法求解,避免了传统基于特征点匹配方法求解参数时易受误匹配特征点影响的问题.然后,针对鱼眼相机的成像形变问题,本文提出了一种三平面校正方法获取鱼眼图像的子块运动补偿图像.最后,利用鱼眼图像的子块运动补偿图像和真实拍摄图像的差异信息实现运动目标检测.多种测试场景下的实验结果表明了本文方法的有效性. 相似文献
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目标检测是光电成像武器系统中图像处理的重要内容。本文研究了光流估计的基本算法。从运动分割的角度提出了使用光流分割方案来解决复杂背景下的动目标检测问题。文中分析了标准光流估计的缺陷及其原因.并使用坚韧性估计技术提高了光流估计算法的实用性。最后给出了动目标检测算法的仿真结果。其结果表明利用图像的运动特征来实现目标检测是一种很有效的方法。 相似文献
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本文在研究光流原理的基础上,采用光流计算和分析对运动目标进行了较为准确的跟踪。首先对图像进行预处理,包括图像的灰度化,阈值分割和边缘提取;其次通过改进的Lucas-Kanade光流法实现运动目标的检测;最后,求取目标特征点的重心和各点到重心的距离,通过设定合适的阈值,画出目标的跟踪矩形框,从而完成目标的跟踪。 相似文献
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研究动态背景中弱小运动目标检测问题,提出了一种基于fast-LOF的光流轨迹分类方法。针对弱小运动目标占据像素少、特征缺失等问题,引入光流轨迹思想,在高维空间检测异常光流轨迹实现动态背景中弱小运动目标检测;针对传统LOF算法复杂度过高问题,引入fast-LOF降低异常检测环节复杂度,保证系统良好的检测效率。以手持摄像机拍摄视频进行实验,实验结果表明,白光场景中算法可以实现复杂大视场中弱小运动目标快速检测,光流轨迹和fast-LOF的结合有效提高了算法性能和检测效率,在视觉检测系统中具备一定使用价值。 相似文献
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针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明,该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性,错误检测率更低。 相似文献
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以动态背景中红外运动目标为研究对象,针对二维初级运动检测器在时域上对运动敏感而引起目标运动矢量受背景变化干扰的问题,提出一种结合时域中生物视觉二维初级运动检测器和空域中区域生长方法的运动检测方法。该方法利用时域中二维初级运动检测器检测出运动矢量并将幅值最大的运动矢量作为区域生长的种子点,利用空域中运动目标具有较高红外辐射的图像特性,通过区域生长法,将热辐射特性强于背景的目标分割出来。仿真实验结果表明:该方法在去除背景干扰的同时提取出动态背景中的运动目标,与其他方法相比具有较高的信杂比。 相似文献
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基于稀疏运动矢量场,提出一种动态背景下的运动 目标区域检测方法。根据运动矢量场特性分析进行全局运动 参数估计和全局运动补偿,实现动态场景中的背景校正;利用最大树数据结构, 基于运动矢量补偿误差分级表示视频帧中 运动基本一致的连通区域,进行运动区域初始分类;根据运动目标在空间上的连通性和运动 一致性的特点,选择区域相似性 度量准则,进行区域合并和滤波,将具有相似运动的连通区域合并,实现运动目标区域检测 。将检测出的运动目标区域作为 运动矢量外点反过来又应用于全局运动参数估计过程中,全局运动估计和运动目标区域检测 交替地进行,不仅加快了它们的 计算速度,同时也提高了它们计算和检测的准确性。实验结果表明,本文算法能较好地补偿 序列的全局运动,有效地检测出 局部目标运动区域。 相似文献
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通过计算光流场来检测场景中的运动目标是计算机视觉中非常重要的研究课题,而光流场计算的精度直接关系到目标检测的准确性。针对实际拍摄的视频中由于背景存在运动而导致光流场中运动目标不突出的情况,提出了一种基于分块积分投影配准算法的光流场计算方法。首先利用提出的分块积分投影配准算法得到图像背景的运动参数,然后对背景进行运动补偿,再利用L-K算法求取运动补偿后图像中有效区域的光流场。通过真实视频对算法进行验证,并将结果与经典的L-K算法结果进行了对比。对比结果显示:本文所提算法计算得到的光流场中运动目标更加突出,算法效果较好。 相似文献