分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法

静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。     

背景帧差与分块帧差相融合的运动目标检测

提出一种融合使用背景帧差和分块帧差的运动目标检测方法。该方法通过对图像的每个像素点进行学习,然后建立初始背景,通过不完全覆盖分块法对图像进行分块,对各子块进行帧间差分实现对前景图像的粗提取,采用otsu算法获取阈值,运用背景差分对前景图像进行细提取。背景采用分段学习的更新方法,能够消除光照变化、背景物体摇动等噪声。实验结果表明,该方法快速、准确,抗干扰能力强,能较好地满足实时检测运动目标的要求。     

帧间差分与边缘纹理相融合的运动目标检测

提出了一种利用边缘纹理进行背景建模,结合三帧差分算法,获取目标轮廓的运动目标检测方法,进一步通过区域填充得到目标前景.该方法对光线变化不敏感,对阴影去除有比较好的效果,改进了边缘纹理差分和帧间差分的缺陷,取得了比较完整准确的运动目标前景.     

一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法

针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行“与”运行,通过将中间帧背景减除结果与“与”运算的结果进行“或”运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统.     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法（英文）

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

一种改进的基于背景差分的运动目标检测方法

文中在介绍运动检测方法的基础上,阐述了背景差分运动检测算法的优缺点。文章为实现高效的运动检测目的,提出了改进的基于背景差分的检测方法,体现在改进的基于帧间差分实现的背景建模算法以及改进的自适应背景更新算法,综合实现了基于背景差分的运动目标检测。针对背景差分受环境约束较大的缺点,改进措施能够很好地完成效果较理想的运动检测。实验结果表明,使用文中改进的背景差分进行运动目标检测,能够趋近于得到真实的没有运动目标的背景,其次实现了背景能够很好地自适应更新以适应环境的变化,使得最终的运动目标检测取得了良好的实验效果。     

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.     

图像融合的运动目标检测算法研究

为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。     

结合三帧差分与改进混合高斯模型的运动目标

针对混合高斯模型对于噪声与光照变化检测效果不佳的问题,文章提出了结合三帧差分与改进型混合高斯模型的运动目标检测方法.该方法先通过三帧差分快速获取一副背景图像,然后将该背景图像按一定的比例更新到混合高斯模型主背景分布中,再按照改进的混合高斯模型进行背景提取,最后得到前景图像.实验结果表明,利用改进的混合高斯模型算法,提高了算法检测的准确度,并且结合三帧差分法能有效解决噪声与光照变化问题,提高了算法的鲁棒性.     

基于背景差分和三帧差分的运动目标检测

为了提高运动目标检测算法的准确性和对背景变化的适应性,本文采用了三帧差分与基于单高斯模型背景差分法相结合的算法,并通过最大类间方差法提取自适应阈值。引入一个新的背景更新机制,当运动物体融入背景或者背景中物体移除时,将背景更新为当前视频帧。实验结果表明,本文算法在对运动目标进行检测时,不易受背景光线变化及运动物体融入背景等因素的影响,适用于无人监控环境。     

基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法

针对运动目标检测中的空洞和虚假目标的问题, 提出一种改进差分和改进光流的运动目标检测方法. 该方法首先对连续的七帧图像依次进行预处理、差分、灰度变换和二值化处理, 并将前、后三帧二值图像分别累加得到的二值图像进行逻辑与运算, 得到中间帧中运动目标的粗略区域; 其次将中间帧与背景帧差分, 并对得到的图像进行边缘提取和二值化处理, 然后对其进行像素的算术运算, 得到中间帧中运动目标的精确区域; 在基础上通过改进的光流法得到运动目标的准确信息; 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割. 对比实验表明, 该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

基于帧间差分和边缘差分的遗留物检测算法

遗留物检测是智能视频监控系统的核心功能,遗留物一般较小,所处环境复杂,传统的运动目标检测算法直接用于遗留物检测效果一般.提出了一种基于帧间差分与边缘差分的遗留物检测算法,首先进行帧间差分得到运动目标区域,然后将当前帧图像和前一帧的背景图像进行边缘差分运算得到运动目标的边缘,融合二次差分的结果即可得到运动目标的完整轮廓特征,最终通过判断运动目标在场景中的滞留时间是否达到或超过报警系统设置的阈值来标示遗留物,供智能视频监控系统处理.实验结果证明该算法实时性好且识别率较高.     

五帧差分和边缘检测的运动目标检测

为了改进传统三帧差分的运动目标检测方法易出现的空洞和与虚假边缘的现象, 提出了一种基于五帧差分和边缘检测相融合的运动目标检测方法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速提取五帧连续图像的边缘图像, 然后对五帧连续的边缘图像进图像的五帧差分运算, 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单, 实验结果表明, 该算法准确率高, 连通性好, 能满足实时性检测的要求。     

基于颜色布局描述子的改进ViBe算法

针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子（CLD）提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。     

基于时空背景差的运动目标检测算法

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法.该算法融合背景差分、基于时间信息的帧间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标.仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割.     

一种有效的运动物体检测方法

为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。     

一种基于改进视觉背景提取算法的前景检测

针对视觉背景提取ViBe算法在前景检测中存在的鬼影现象且长时间难以消除的缺点,提出一种改进的视觉背景提取算法。首先,在视频前n帧序列的帧差法中,引入大津（OTSU）算法求自适应阈值,以分割出更为准确的前景区域;其次,利用去除前景区域的前n帧图像合成一张尽量少的包含前景区域的样本图像;最后利用扩展的邻域范围在合成的样本图像中对模型初始化,并把扩大的范围用在ViBe背景模型更新阶段。该算法与各种经典算法在大量视频库中进行了对比实验,仿真结果表明,改进的ViBe算法能快速消除鬼影对前景检测的影响,前景检测更为准确。     

基于虚拟窗口的自适应车流量检测应用研究

基于视频交通检测中实时性和准确性要求,研究了三帧差分、背景差分及动态阈值等算法,提出增加虚拟窗口的方法,使整个车流量检测算法只针对有效序列图像信息进行处理.该方法通过排除差异大图像求均值,快速初始化虚拟窗口背景模型,在检测窗口内使用三帧差分和动态阈值准确定位运动车辆目标,实时更新背景后,根据背景差分法得到的窗口图像信息统计车流情况.实验结果表明,该方法可以有效应用于基于视频的实时车流量检测中.