改进的三帧差分运动目标识别算法

针对传统的三帧差分法运动目标检测算法容易出现"空洞"现象,进而导致检测物体不完整的问题,提出一种改进的三帧差分法算法检测运动目标.改进算法先对连续的三帧图像进行预处理得到灰度图像,进而对其两两差分,获得两幅差分图像;利用阈值分割得到二值图像,经形态学的膨胀处理得到新的二值图像,通过逻辑与运算后,最后通过形态学操作的腐蚀...     

基于关联帧差分法的运动目标检测与跟踪

针对帧间差分运动目标检测方法检测出的运动目标容易产生拖影现象及存在一定程度的空洞等缺陷,该文提出基于关联帧差分法的运动目标检测与跟踪方法.通过计算相邻三帧图像的相似度,并求取相邻帧之间的差分图像,对差分图像进行与操作后进行轮廓填充来获取运动目标.实验结果表明,该文所提算法不仅可以精确检测与跟踪运动目标,克服帧间差分运动...     

基于分级自适应背景差分的运动目标检测

针对经典自适应背景差分法中存在的问题,提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法.方法结合了帧间差分法和背景差分法的优点,解决了运动检测中常见的拖尾问题和空洞问题.利用识别信息对感兴趣目标单独使用更新系数进行更新,在快速跟踪背景变化的前提下,能够保持对感兴趣目标的持续关注.     

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。     

基于FPGA的改进四帧差分的运动目标检测算法

针对运输系统中运动目标在运动垂直方向上边缘信息缺失的问题及运动目标检测实时性差的缺点,提出了一种改进的融合边缘检测算法的四帧差分法,结合现场可编程门阵列(FPGA)芯片的并行工作特性,满足了运动目标检测的实时性要求。改进的四帧差分算法是采用间隔帧间差分的方式,将运动目标区域提取出来与边缘检测相融合,同时利用FPGA中多端口SDRAM图像缓存技术对实时图像进行缓存和输出。系统实现了对运输带上运动目标的检测,结果表明,该算法能够较好地解决在传统帧间差分法中运动目标在运动垂直方向上边缘缺失的问题,同时也能准确且实时地检测出待测运动目标。     

基于背景差分和混合帧差的运动目标检测

针对利用核密度估计建立背景模型时计算量大,运动目标和外界环境容易发生变化,提出一种基于改进的核密度估计背景差分法和改进的混合帧差法相结合的运动目标检测方法。该方法在背景建模时,先对背景差分后的图像进行分块和分类,并简化了核密度估计的核函数,对前景块中的像素进行核密度估计,减少了计算量。在混合帧差法中增加了动态阈值,提高了对光线变化的适应性。实验结果表明该方法能够完整地提取出运动目标,提高了目标检测的准确率。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

基于边缘特征和多帧差分法的运动目标检测算法

针对传统的边缘检测算法检测结果不连续、细节信息易丢失等缺点,提出了一种用于运动目标检测的边缘检测方法.首先在背景差分的基础上用平移法检测目标边缘,该方法能够提取到更为精确、细节特征更加丰富、闭合性更好的目标边缘;然后将边缘检测与多帧差分法相结合进行运动目标检测.该方法的优势在于,在目标检测的过程中不需要进行背景建模与更新.实验结果表明,该方法思路简单,易于实现,检测结果精准,实时性较好.     

基于帧间差分法和VIBE算法的运动目标检测

针对运动目标在视频序列检测时易受各种因素干扰的问题,采用TI公司的TMS320DM6446作为系统图像处理器,提出了一种基于帧间差分法和VIBE算法相结合的运动物体检测方法,并在DM6446硬件平台上实现。实验表明,在室内场景背景下,系统在满足实时性情况下能够克服光线变化等因素的干扰,准确地检测出运动目标,现场试验取得了良好的效果。     

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.     

改进帧差与分水岭算法融合的运动目标检测法

针对机器视觉系统中运动目标检测问题,在帧间差分法的基础上,提出了一种新的运动目标检测算法。采用改进的帧间差分法,融合分水岭算法分割特点,获得真实目标的轮廓,并进行实验验证。结果表明,该算法对帧差法进行改进后,得到的动态目标更接近于实际情况,改进的算法更适合于智能系统中消除杂波及对运动目标的检测。     

基于OpenCV的视频图像序列的运动目标检测

随着人工智能的发展,提出了使计算机系统具有模拟人类通过视觉接收外界信息、识别和理解周围环境、协助或代替人类感知的能力,基于视频序列的运动目标分析也就应运而生.本文针对目前常用的背景减法,帧间差分法和混合高斯背景建模的运动检测方法的优缺点,提出了一种3者相结合的运动目标检测算法.在讨论数学模型的基础上,通过OpenCV进...     

一种新的三帧差运动气泡检测方法

针对传统三帧差法在运动目标检测过程中存在部分 重叠和轮廓不完整现象,提出了一种结合 Kirsch边缘检测和背景差分的改进三帧差法。算法首先对连续3帧图像进行差分得到运动区 域,然后对 当前帧进行Kirsch边缘检测,通过已得到的运动区域与边缘检测结果进行逻辑“或”运算, 获得完整的运动 目标,利用背景帧差分割运动目标并去除噪声。实验表明,提出的方法能够提取更加完整的 目标区域,有 效避免漏检、误检等情况。与现有一些同类算法相比,本文算法具有更优越的运动目标检测 性能。     

基于背景差分和信息熵的运动目标检测算法

提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。     

基于HSV颜色空间的运动目标检测方法

针对在目标检测过程中光照变化对检测结果的影响,提出一种基于HSV颜色空间的运动目标检测方法。首先采用帧间差分分离出运动目标区域,将该区域转换为HSV颜色空间,用形态学对区域进行处理,消除噪声影响。然后利用各分量的相互独立性及H分量对光照不敏感的特性,应用自适应阈值分割方法,对运动目标实现准确分割。实验表明,该方法能够实现对运动目标的准确检测,消除帧间差分产生的图像空洞,对光照变化剧烈的目标也能实现准确分割,具有较强的鲁棒性。     

一种基于能量差比较算法的差分运动检测方法的改进

本文利用人眼对边缘(空间梯度)特别敏感的视觉特点,把帧间运动变化检测和图像的边缘检测结合起来,对帧间差分法进行了改进。首先,本文构造了一个二维运动探测器,将各向异性自适应边缘检测算子扩展到动态图像处理中,提出了,运动像素的能量差比较算法。该算法能够对运动目标各个运动像素的运动方向起到一个优化加强的作用,最终得到各个方向上的最佳检测。实验证明,这种算法可以很好的强化每个像素的运动方向,达到最佳的检测效果。     

基于改进的Camshift运动目标跟踪算法的研究

针对基于颜色概率分布的连续自适应均值漂移算法(Camshift)跟踪算法在背景中出现相同颜色干扰时容易致使跟踪目标失败的问题,提出了一种改进的Camshift跟踪算法。首先对Camshift跟踪目标前进行目标检测,通过帧差法、光流法、背景差分法三种检测算法对比,采用背景差分法得到的运动目标区域矩形特征参数作为Camshift的初始化参数,取代一般Camshift算法利用颜色特征的跟踪。最后对改进的算法和一般Camshift进行仿真对比实验。实验结果表明,结合背景差分法和连续Camshift算法的运动目标跟踪在一定程度上满足了实时性与稳定性的要求。     

改进的Vibe运动目标检测算法

针对传统Vibe运动目标检测算法提取的目标存在Ghost区域、并且在目标有阴影时检测出的前景区域存在阴影的问题,本文提出了一种结合快速初始化背景建模和阴影去除的Vibe运动目标检测算法.首先采用改进的帧差背景建模方法快速初始化背景模型;然后利用Vibe算法找出当前帧内所有可能目标的前景区域;最后引入HSV模型去除前景目标区域中存在的阴影.实验结果表明,本算法可以有效消除Ghost区域,并且很好地去除前景目标区域里存在的阴影.