基于视频图像的目标检测技术研究

本文基于常用运动目标检测方法进行了研究。首先阐述了视频监控系统中常用运动目标检测方法,并对Surendra背景提取算法及改进的帧间差分法进行了说明。运用对称差分法和背景差分法的融合方法进行运动目标检测,实验表明本文运用的方法对运动目标检测具有准确性与实时性。最后得出运用背景差分和帧间差分法的融合检测方法进行运动目标检测,可以得到好的目标检测效果的结论。     

视频中运动目标的检测及数据安全传输

为了改进目前常用的运动目标检测方法易受到亮度和噪声的影响及出现虚假目标的情况,提出了一种在视频序列中结合帧间差分法和背景差分法的运动目标识别算法。该算法利用帧间差分法得到当前帧中运动目标的信息,通过3帧差分运算和阈值分割,更好地实现视频序列中运动目标的识别;同时针对实时图像监控系统中视频信号传输的安全性,对信号传输进行了方式和技术上的对比分析;实验结果表明能够得到较好的识别结果。     

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。     

基于改进的三帧差分法运动目标检测

为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法.该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题.背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响.实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现“漏检”等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

一种改进的运动目标检测与跟踪方法

为了解决传统的帧间差分法提取的运动区域不完整,且容易造成空洞等问题,将其改进为基于三帧差分的背景差分法检测运动目标。在跟踪方法上先对目标进行边界扫描,利用链码原理记录目标边界,再采用质心跟踪法。最后将算法移植到TMS320DM642的硬件系统上进行精度测试。实验表明改进后的方法使运动目标检测算法的性能得到很大的优化,可以有效、实时地完成对运动目标的检测与跟踪,实现不丢帧、跟踪精确。     

基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测

针对静态背景下的视频运动序列,在研究现有的检测算法——帧间差分法与背景差分法的基础上,进一步研究了运动目标检测中背景动态建模的方法——混合高斯建模法,在此基础上提出了基于混合高斯模型与三帧差分的运动目标检测改进算法。由于使用背景差分法检测运动目标时,运动物体和阴影都将被看作运动的目标,于是研究了基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法,对阴影区域进行检测与去除。然后使用计算机视觉类库OpenCV结合Visual C＋＋6．0对上述算法进行实现,取得了很好的检测效果。     

基于改进的帧间差分运动目标提取算法

针对帧间差分法容易产生的空洞效应,本文提出一种基于改进帧间差分的运动目标检测算法。首先利用原始帧差分提取潜在的运动目标区域,继而提取的区域内进行vibe(visual background extractor)算法的前景匹配,再次提取运动目标,以弥补空洞现象,实验结果表明本文算法能完整的提取运动目标。     

基于改进光流算法的运动目标检测技术研究

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.     

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%。     

基于视频图像中运动目标检测算法的研究

运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。     

基于过渡区提取的红外运动目标检测

针对复杂动态场景下的红外目标检测问题,提出了一种基于交叉熵的过渡区提取的红外运动目标检测方法。该方法首先使用帧差法和背景差分法相融合的检测方法,对红外图像进行差分处理,然后采用基于交叉熵的过渡区分割算法二值化图像,最后进行形态学滤波,从而检测出完整的红外目标。实验结果表明,该方法目标检测效果比较好,能满足红外运动目标检测的需要。     

基于相关配准的帧间差分算法

针对帧间差分法在摄像头运动时受动态背景严重干扰的问题,提出了一种基于图像配准的运动目标检测算法。首先将中值滤波后的连续两帧图像配准,配准时先在前一帧图像中选取背景,即背景图像,用区域相关法将后一帧图像与背景图像配准;接着将配准后的2帧图像差分得到帧间差分图像,即帧差图像,再用数学形态学的开运算去掉帧差图像中的一些细小噪声;最后将连续两帧去噪后的帧差图像逻辑与运算,得到运动目标检测结果。实验结果表明,在摄像头运动时的动态背景下,该算法有效地抑制了动态背景的干扰,准确地检测出了运动目标的边界,提高了运动目标检测在动态背景下的应用价值。     

一种基于视频序列的行人检测算法研究

随着计算机视觉技术在图像处理与模式识别中应用的不断深入,人体 运动目标检测逐渐成为了备受人们关注的热点问题。提出了一种改进的人体运动目标检测算法。 用中值法提取了图像的背景,然后通过结合背景差分法和帧间差分法处理图像得到了运动目标区域。试验结果 表明,该方法可克服单种算法所带来的缺陷,同时还具有较高的准确性,且满足工程实时性的需 求。本文算法简单有效,适合应用在嵌入式平台上。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

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。     

基于图像融合的运动前景检测方法

提出了一种有效的运动前景检测方法。该方法根据图像融合思想,将背景帧与监控视频的当前帧在R,G和B颜色通道分别进行融合,形成包含背景帧和当前帧视觉信息的单一融合图像。之后根据背景区域与前景运动目标在饱和度上存在较大差异的现象,使用大津算法分割融合图像的饱和度分量图,形成运动前景二值图。经形态学处理后,形成了目标区域较完整、背景干净的运动前景检测图。实验结果显示,该算法具有较好的前景检测性能,解决了背景减法过分依赖背景帧的缺陷。     

基于GPU并行运算的红外运动目标实时增强算法

在一些复杂场景中,红外目标容易受到背景杂波及噪声的干扰,因此难以被准确地检测和识别出来。提出了一种基于光流的红外运动目标增强算法,即利用运动目标与背景之间的速度场差异对目标进行增强处理.同时,对该算法进行了基于计算机图形处理器(Graphic Processor Unit,GPU)并行运算的优化,使其可以在线实时运行.与运动目标检测中常用的帧差法和背景差分法相比,本文算法具有更好的稳健性。由于对实际的红外视频进行了运动目标增强处理,该算法表现出了较好的增强效果和实时性能.     

基于帧差法和自适应阈值区域生长的红外运动目标检测

针对具有背景干扰、信噪比低的红外图像,提出了一种基于帧差法和自适应区域生长的红外运动目标检测方法.首先对红外图像进行了高帽变换,以抑制大面积背景的干扰,相邻帧图像间做帧差,初步提取目标区域;其次分析了红外目标的特性,针对其特性提出了一种基于灰度等级的自适应阈值分割方法;最后以帧差法检测的目标质心为种子点,以自适应阈值为分割准则,在预处理后的图像中进行区域生长,最终实现了红外运动目标的检测.结果表明,所提算法可抑制大面积背景的干扰,实现单个和多个红外运动目标的完整提取和检测.