基于层次信息综合的复杂场景背景模型

针对复杂交通场景中背景提取和更新的前景目标密度大、走走停停和照明强度突变难题,提出基于层次信息综合(LISM)的自适应背景模型.首先对像素建模,通过分析稳定状态判别参考背景;然后提出方向不变局部二值模式(RELBP),用其分析参考背景区域的纹理特征,再通过纹理聚类获取背景并更新模型参数;最后处理帧级的场景整体变化,用改进的直方图修正(HM)算法解决光照突变引起的背景失效.实验表明,本文提出的算法比已有方法能更好地适应复杂交通场景.     

基于统计的灰度视频自适应背景建模算法

针对灰度视频的目标检测依赖先验知识、召回率低以及单一算法无法同时兼顾静态与动态背景等问题,提出一种基于统计的背景建模算法。该算法无需先验知识,根据统计信息可以准确区分静态背景和动态背景,并采取不同的检测策略提取目标。对于静态背景,采用改进的三帧差分法自适应设置阈值,可以保证较高的召回率。对于动态背景,采用改进的概率密度估计法可以有效降低虚警率。采用所提算法对光照变化以及阴影进行处理,可以进一步提升算法的性能。在公开数据集与实际采集红外数据进行验证实验。实验结果表明,所提算法在多种场景中处理灰度视频的结果比其他传统算法好,在保证准确率的同时可以极大地提升召回率,并且有效提高目标的完整性。     

梯度纹理直方图与多层感知器船舶快速检测

在动态的复杂环境中,受背景建模失效影响,传统船舶目标检测方法的精度较低。针对该问题,提出一种基于梯度纹理直方图特征与多层感知器的船舶快速检测算法。该算法利用多层感知器将目标的梯度与纹理的直方图进行特征融合,为船舶目标构建特征空间。首先,基于二值梯度的特征训练船舶候选区模型,以快速生成具有高召回率的少量船舶候选窗口,并在每个候选窗口提取梯度纹理直方图特征;其次,设计一个多层感知器作为船舶分类器,对提取到的梯度纹理直方图特征进行判别。实验结果表明,该算法在多个海上场景中船舶检测平均精确率达90.0%,平均执行时间为20.4 ms/frame,有效实现海上船舶精确与快速的检测。     

基于多模型融合的红外序列跟踪算法

作为一种新型图像获取技术,热红外技术能避免光照强度和背景颜色对目标提取的影响。当前利用热红外序列进行目标跟踪的算法大多结合可见光和热红外图像。针对这种局限性,提出了一种纯粹基于热红外序列的跟踪算法。首先,通过改进的码书算法和灰色预测模型,对序列中的背景信息和运动目标的运动方向进行建模;然后,将建模结果结合到压缩跟踪算法中,通过自适应的方法使背景信息、运动信息以及目标特征信息在跟踪过程中互相补充,消除跟踪算法对于可见光图像的依赖性,减少由于目标纹理特征不明显而对跟踪效果产生影响。实验证明,经改进的跟踪算法处理速度快,正确性得到了明显的提高,能更好地适应热红外序列的特点。     

复杂纹理背景下的红外图像目标提取

纹理特征是红外图像中的重要因素之一.提出了一种复杂纹理背景下的红外目标提取算法.由于均值漂移算法是一种非参数密度估计算法,在图像分割中得到了广泛应用,所以首先通过均值漂移算法对红外图像进行平滑处理,以消除噪声对图像质量的影响;然后对平滑后的红外图像的像素进行均值漂移图像分割,并结合8邻域差值聚类法提取出红外目标前景信息.与传统的纹理处理方法相比,该算法可剔除纹理背景而保留非纹理目标,无监督性和适应性较好,在军事领域具有一定的应用价值.     

红外和可见光图像互补融合的运动目标检测方法

可见光和红外图像具有互补特性,融合可产生更好的召回率,但现有方法融合后总会导致精度下降。这项研究提出了一种在特征级进行融合检测行人目标的方法:1提取前景目标特征的极大稳定极值区域Maximally Stable Extremal Regions(MSERs),计算红外图像MSERs稠密度和相似度特性,并根据此特性分类MSERs。2搜索匹配可见光图像中的相似MSERs区域,定位前景目标。3融合提取红外与可见光图像中的相似匹配MSERs区域,完成运动目标轮廓提取。该方法融合可见光图像信息,能有效滤除背景物,辅助定位在红外图像中检测的前景目标,并补充仅利用红外图像提取前景目标的缺失部分。已使用公共数据库对该方法进行测试,并与早期融合方法进行比较,能获得更好的召回率,同时融合后准确率不会下降。不需要对背景建模,因此比以往算法计算上更高效,更简单,单帧检测的效果也能达到实时处理要求。     

利用改进的背景差法进行运动目标检测

为了更准确地划分运动目标和背景区域,提出了基于背景差法的改进算法。该算法将选择更新法与中值滤波法相结合,对背景建模与阈值选取进行了优化,解决了复杂场景背景建模不理想问题,并能快速有效地进行背景更新。该算法还提出了双阈值思想,根据场景信息自适应地在图像的不同区域采用不同阈值,将当前帧图像与背景图像的差分作为反馈来调整阈值。实验结果表明,该算法能够较快速准确地提取运动目标,并对光照变化、场景变化、运动干扰有较好的鲁棒性。     

基于视觉显著性和提升框架的场景文字背景抑制方法

为解决复杂背景对场景文字自动定位算法干扰的问题,该文利用视觉显著性抑制背景且突出前景的特点,以方向梯度直方图特征、方向梯度直方图统计特征、梯度幅度特征和梯度曲线特征的弱分类器,结合提升框架提出一种背景抑制算法。该文算法的目标是抑制自然图像中复杂背景且突出前景文字,作为场景文字自动定位算法的预处理阶段增强算法效果。在ICDAR2011场景文字定位竞赛数据库和实验室场景中文数据库中实验结果表明,该文算法较好地抑制自然场景中复杂背景,并有效提升场景文字自动定位算法的性能。     

基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测

本文提出一种谱残差和梯度纹理融合特征来检测可见光遥感图像中复杂海面背景下的舰船目标。首先,使用谱残差模型定位疑似舰船目标,并采用自适应动态阈值法获取候选目标区域。然后,根据舰船的形状特点,对梯度方向直方图特征进行改进,设计出表征舰船特性的梯度方向特征。同时,将提取候选目标区域的统一化LBP特征的方差以及灰度共生矩阵特征相结合来描述舰船的纹理信息,得到30维特征向量。最后,通过训练好的AdaBoost分类器来完成舰船目标鉴别。本文的检测算法,针对尺寸为1 024×1 024的可见光遥感图像,检测时间为4.792 6s,检测精度为95.51%,召回率为96.65%。实验结果表明:本文算法能准确提取海面舰船目标,获取舰船目标的数量和位置信息,从检测时间和精度上来看,可以作为实际工程参考。     

基于块匹配置信度的隧道交通背景提取算法

针对隧道交通环境变化特点,采用改进的统计直方图法进行背景提取,并提出一种基于块匹配置信度的背景更新算法.实验结果表明,该算法既能满足缓慢变化场景的更新,又克服了当场景中出现慢行目标或目标长时间停留出现的拖尾和目标混入的现象,而且计算复杂度低,背景提取迅速,适合交通状况实时检测的要求.     

基于分块背景建模的运动目标检测技术

研究了视频监控系统中的目标检测技术,在分析比较几种目标检测算法的基础上提出了一种使用分块处理的方式建立初始背景模型的方法。该方法对视频序列图像中的噪声有较好的抑制作用,并且能够有效地克服因平均而造成背景模糊和阴影残留的缺点。为适应背景变化,在背景更新方法中结合三帧差分寻找像素值变化较大的像素点进行自适应更新。仿真结果表明,在背景减除中使用该方法能够快速、完整、准确地检测出运动目标。     

视频交通监控系统中背景提取算法

介绍了几种常用的背景提取算法,提出一种新的算法,其通过平均法得到一个初始背景,计算当前帧图像与初始背景图像的差,以该判断差值的大小来决定是否累积当前帧图像的灰度值,计数后再通过算数平均法得到背景图像.实验表明,该算法得到的背景效果良好,适用于视频交通系统.     

基于局部自适应中值滤波的红外背景抑制方法

介绍了利用中值滤波进行背景预测和背景抑制的基本原理,分析了局部中值滤波和局部最大中值滤波器处理图像的特点.根据这些特点,设计了一种能充分利用两种滤波器优越性的局部自适应中值滤波器.实验证明,利用这种滤波方法进行背景抑制具有处理速度快,滤波效果好的特点.     

基于机载IRST稳定平台结构的地面背景抑制算法

在机载IRST对地面目标的搜索跟踪过程中,由于飞机自身的运动,机载IRST获取的红外图像中包含了目标及复杂的地面运动背景。为克服图像序列中地面运动背景对目标跟踪的影响,在图像预处理算法的研究中,通过对机载IRST稳定平台下背景与目标的图像运动特点的分析,提出了一种基于帧间运动估计的背景抑制算法。     

一种新型的视频序列运动目标检测方法

针对传统运动目标检测方法的不足,提出一种新型的背景减法和背景更新相结合的运动目标检测方法。在该方法中,首先应用动态阀值背景减法能很好地弥补固定阀值背景减法容易造成误判的不足,实现绝大部分运动像素的提取;接着基于双阀值计数的局部背景更新策略能及时更新背景,克服传统背景更新方法的缺点;最后运用多次形态学处理去除各类噪声,并起到磨光图像边缘的效果。实验结果表明,所提出的新方法运算复杂度低,能够在复杂的背景环境下很好地检测出运动目标。     

一种新颖的带背景抑制红外读出单元电路

设计了一种带新型背景抑制技术的红外读出电路,该电路通过控制开关管的导通与关断,使背景抑制电流源在积分过程中间断性地产生背景抑制电流.同时,背景抑制电流产生管工作在强反型区,减小了由工艺失配和噪声所引起的单元电路间背景抑制电流的变化,降低了电路的背景抑制非均匀性.所提出的读出电路基于CSMC DPTM(双晶三铝)0.5 ...     

基于像素的背景建模方法综述

将背景减法中应用的基于像素的背景建模方法分为递归和非递归两类,分别对它们的算法进行综述,总结它们适用的场合和更新状况;并对各种算法性能从精确度、时、空复杂度3个方面进行比较;最后对背景建模方法的发展和应用方向作总结和展望。     

视频交通流检测中的背景提取

在基于视频的交通流检测系统中,静止背景的快速准确提取是基础。背景的提取主要分为模型法和非模型法,非模型法的算法复杂度低,能满足交通流检测实时性要求。论文比较和分析了均值法、直方图统计法、中值滤波法和背景学习法四种常用的背景提取方法。并通过实际的交通视频测试比较了四种方法。     

高压变频器在磷复肥风机上的应用

高浓度磷复肥生产的主要产品是磷酸二铵,在大中型企业中都选用大功率高压电机作为造粒风机和干燥风机的电机。由于2风机出口并用,从1个烟囱排出,靠2台风机进口阀控制风流动的方向和风量,这带来风机和风道振动所产生的啸叫声、电能浪费、设备损坏等实际问题。云南祥丰金麦化工有限公司选用北京利德华福HARSVERT-A10/070(1000kW)2台变频器,较好地解决了上述问题,噪音降低非常理想,节能效果显著。     

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...