复杂监控背景下多运动目标的检测与跟踪

在目标跟踪系监测系统中,视频的处理主要由摄像机视频捕获、视频图像帧的预处理、运动中目标的监测、运动目标的跟踪、运动目标的分类和目标行为描述与理解等步骤.其中,运动目标检测与跟踪是视频处理系统中的核心内容.主要对运动目标在复杂环境下检测与跟踪技术进行研究.     

鲁棒主成分分析的运动目标检测综述

目的 运动目标检测在许多计算机视觉任务中发挥了重要的作用。背景建模是运动目标检测中传统而又常用的方法。然而,许多背景建模方法是基于像素点的,对背景方面的考虑过于简单,难于处理真实视频。最近,将基于低秩和稀疏分解的鲁棒主成分分析应用于运动目标检测成为计算机视觉领域内的研究热点。为使更多国内外运动目标检测的研究者对鲁棒主成分分析方法进行探索和应用,本文对其进行系统综述。方法 融入最新研究进展,基于误差抑制、贝叶斯理论、时间和空间信息、多特征和多因素耦合,对各种国内外的鲁棒主成分分析模型进行归纳,并理论分析其优缺点。结果 本文采用变化检测数据集（change detection dataset）中不同场景的视频序列来对不同算法进行对比实验。从实验结果可知,属于第3类方法的DECOLOR 的检测效果优于其他算法,在均值对比中得到的召回率、精确率和F-measure分别为0.7、0.706和0.66。总体来说,当前改进算法都能有效地弥补最初鲁棒主成分分析方法的缺陷,提高了运动目标检测的精度。结论 鲁棒主成分分析在运动目标检测上取得了较多的研究与应用成果,在智能视频监控应用领域拥有广阔的应用前景。但是,其仍需针对鲁棒主成分分析存在的一些局限性进行深入的研究。融入前景运动目标在视频中的先验知识是基于鲁棒主成分分析的运动目标检测的发展趋势。     

城市交叉路口背景提取与车道标定算法

目的 为解决车辆对车道标记的遮挡问题,提出一种新的背景提取算法,同时基于透视变换实现了城市交叉路口的多车道标定。方法 首先,通过均值与帧间差分方法的融合,进行城市交叉路口的背景稳定与更新;然后,利用Canny算子及Hough直线检测得到各类直线;其次,基于透视变换、聚类分析和先验知识建立了车道线的筛选数学模型,实现了车道线标定;最后,通过实验对算法进行了验证。结果 采用10min长度、分辨率为2592×2048像素的某城市交叉路口实际监控视频进行交叉路口背景提取。本文算法的背景提取准确率比均值法和传统高斯混合模型法分别提升20%和30%左右,车道线标定也优于其他类似方法。结论 算法具有收敛速度快、准确率较高、稳定性较好等特点,在车流量大时可快速更新并消除车辆虚影,适用于光照条件正常的城市交叉种口的车道线标定。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

一种基于自适应混合模型的背景减除法

针对局部二进制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界环境变化如动态背景、光照改变、相机抖动等干扰的问题,在融合像素纹理与亮度信息的基础上,建立一种自适应混合背景模型进行运动目标检测。首先,利用每个像素的多通道自适应局部二进制相似度(LBSP)信息和亮度信息建立混合背景模型。然后,根据当前像素与混合背景模型的比较结果对其进行分类,并采用随机更新机制更新背景模型。实验结果表明,本方法不仅在正常外界环境下取得了较好的检测结果,而且还可以有效地减少动态背景、光照变化等复杂外界环境条件造成的干扰,提高检测结果的准确性。     

反走样字符图形叠加算法与FPGA快速实现

为了提高机载平视显示系统中反走样字符图形与背景视频叠加输出的显示效果,提出一种反走样字符图形与视频叠加算法并通过FPGA快速实现。叠加过程中增加反走样字符图形背景融合计算,使反走样字符图形与背景视频叠加后边缘光滑过渡,系统使用两片DDR3分别存储视频和图形数据,两者并行处理,提高系统整体性能,优化背景融合算法DDR3实现流程,降低DDR3中断复杂度。结果表明,该系统整体性能得到提高,叠加融合画面效果良好,灵活性强,适用于机载座舱显示系统。     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

RPG逆袭 《崛起3:泰坦之王》低调登场

近几年"枪车球"类游戏横行多少让人有些审美疲劳,《崛起3:泰坦之王》的最新发布为RPG游戏挣回了一些面子。尽管画面效果很好,但GTX750Ti和R7260X这两款中端显卡均可流畅运行《崛起3:泰坦之王》,也使得这款游戏得以低调登场。处理器选购官方i5胃口偏大《崛起3:泰坦之王》的游戏背景设定在中世纪,是一个"神都放弃的世界",全世界都笼罩在黑暗之下。游戏将把玩家带入到充满魔力的RPG世界,游戏主角是一位被剥夺了灵魂的     

OPTICS聚类与目标区域概率模型的多运动目标跟踪

目的 针对多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题,本文提出了一种基于OPTICS聚类与目标区域概率模型的方法。方法 首先引入了Harris-Sift特征点检测,完成相邻帧特征点匹配,提高了特征点跟踪精度和鲁棒性;再根据各运动目标与背景运动向量不同这一点,引入了改进后的OPTICS加注算法,在构建的光流图上聚类,从而准确的分离出背景,得到各运动目标的估计区域;对每个运动目标建立一个独立的目标区域概率模型(OPM),随着检测帧数的迭代更新,以得到运动目标的准确区域。结果 多运动目标在移动背景情况下跟踪性能下降和准确度不高的问题通过本文方法得到了很好地解决,Harris-Sift特征点提取、匹配时间仅为Sift特征的17%。在室外复杂环境下,本文方法的平均准确率比传统背景补偿方法高出14%,本文方法能从移动背景中准确分离出运动目标。结论 实验结果表明,该算法能满足实时要求,能够准确分离出运动目标区域和背景区域,且对相机运动、旋转,场景亮度变化等影响因素具有较强的鲁棒性。     

复杂背景下小麦叶部病害图像分割方法研究

针对复杂背景下小麦叶部病害图像分割问题,以小麦条锈病、叶锈病为研究对象,提出一种结合K-means聚类、Otsu阈值法等多种方法的分割策略。主要分三个步骤将小麦病斑图像分割出来:首先,利用背景与叶片a*b*分量的差异性,采用K-means聚类分割方法,去除泥土、杂草、阴影等背景,分割出小麦植株图像;其次,利用Otsu动态阈值法进行二值化处理,并结合数学形态学运算及面积阈值法分割出带有病斑的主要小麦病害叶片图像;最后,采用K-means算法对小麦病害叶片图像进行聚类运算,最终分割出小麦病斑图像。利用该方法进行分割实验,分割准确率达到95%以上,分割效果理想,为小麦叶部病害图像分割提供了参考,也为后续的小麦病害识别和诊断提供了基础。