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基于传统Kalman滤波器理论的背景建模方法,不能很好地解决目标缓慢运动导致背景模型出现拖影的问题。针对该问题,提出了一种结合Kalman滤波器理论与动态区域重构的自适应背景建模改进算法,介绍了Kalman滤波器理论主要思想和改进算法的方法流程与效果。与传统的Kalman背景建模相比,该方法在增加少量计算复杂度的前提下,较好地解决了目标缓慢运动导致背景模型出现拖影的问题,同时也能较好地消除背景噪声。通过对图像序列的仿真实验证明:该方法具有很好的实用性与鲁棒性。 相似文献
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视频监控针对的场景是安静的场景,但是具有随机的扰动,如树木摇动、杂物抖动等;针对这种场景,提出了对基于混合高斯模型的运动目标检测算法的改进方法,在混合高斯模型检测到运动目标的初步结果基础上,采用锐化处理、平滑处理、二值化处理等手段,保留图像固有特征,滤除随机抖动;对处理后的图像运用背景帧差法,弥补混合高斯模型的不足,最终检测到准确的运动目标;实验结果表明,该方法能从具有随机扰动的视频流中准确的检测到运动目标。 相似文献
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