基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究

根据红外序列图像中运动目标具有连续性和一致性,本文提出了帧差法和边缘检测相结合的检测方法。首先采用连续帧间差分法处理图像得到运动区域,然后对当前帧进行canny边缘检测得到边缘信息,两者检测结果相与得到运动目标边缘;最后进行形态学运算得到精确的目标边缘。仿真结果表明,该方法克服了帧差法和边缘检测的不足,对复杂背景下的运动目标能够进行准确检测。     

一种新型快速运动目标检测算法

为了克服光流法计算量大和亮度不连续性引起的运动估计误差,提出一种基于改进帧差法和改进光流法相结合的快速运动目标检测算法.通过改进帧差法,精确获取运动目标区域.利用改进的光流法,在光亮度不连续的情况下,准确地提取运动目标区域特征点的光流,并对光流矢量采用阈值标注,进而检测出运动目标.实验结果表明:该目标检测算法鲁棒性强,计算量小.     

基于Vibe和三帧差法的目标检测算法

运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.     

一种微小视频变化的移动检测方法

提出了一种用于数字视频监控系统中运动物体检测和报警的优化背景差法。针对该算法本文进行了详细的分析,并设计了算法流程。用此算法重建背景图像以及用图像差分算法计算像素改变比例,能监测慢速、微量变化的运动物体。最后与相邻帧差法进行了实验比对,实验结果表明该方法有明显的优势。优化背景差法实现简单、快速、有效,适用于对重点区域进行微小移动监测的监控系统。     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于DSP的运动目标实时检测自适应算法

嵌入式系统中运动目标检测存在噪声影响大、实时性差的问题。采用TI系列的TMS320DM642设计了一种运动目标自适应检测系统。首先计算相邻帧图像差值的熵值,通过三帧差法自适应地提取目标。最后,将该算法移植到了DSP平台。实验结果表明,该算法能有效解决三帧差法中噪声干扰问题,而且实时性好。     

数字视频监控系统中运动检测算法及应用

运动检测是图像处理和分析系统的关键技术,本文详细阐述了数字视频监控系统中运动物体检测算法中的帧差法,该算法主要基于视频帧图像的变化分析;以及运动方向判断算法中基于视频块的匹配算法,并介绍了基于这两个算法的一个系统的实现.     

一种基于混合高斯模型运动目标检测新算法

针对传统的混合高斯模型算法检测时存在较多噪声的不足,提出了一种基于混合高斯模型与三帧差法相结合的运动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像,然后将两幅图像进行逻辑或运算;再对获得的图像进行自适应中值滤波处理,并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声,最终提取出运动目标。实验仿真结果表明,利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。     

基于改进的差分相乘运动目标检测

针对传统帧间差分在目标检测中的不足,提出了基于改进的差分相乘的运动目标检测方法.该算法通过四帧差分分别和混合高斯建模得到的背景图像差分之后再相与,然后通过阈值技术得到运动目标,背景自适应的更新减少了噪声和光照变化对检测的影响,从而解决传统帧差法可能出现的无法检测完整目标的现象.实验表明,改进算法改善了传统帧差法中存在的较多伪目标点与空洞现象,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

基于帧间差分和背景相减的运动目标检测和提取算法研究

对比分析了常用的图像目标检测算法,根据其各自优缺点,提出了基于帧间差分和背景相减相结合的运动目标检测和提取算法。详细介绍了基于上述算法的运动目标检测的全过程,并准确地检测出了运动目标。通过对实验结果进行分析表明,该算法既避免了背景相减法因背景变动导致的目标提取不准确,又避免了帧间差分法的运动目标不完整,能够有效去除噪声和阴影,具有良好的检测效果。     

静态背景中运动目标的检测与跟踪系统

给出了系统的整体设计流程,采用背景减法完成目标检测与跟踪;针对不同应用领域,提出了基于时间的背景模型建立法和改进的累加平均背景模型建立法,对背景更新采用了手动更新与自动更新相结合的方法;利用全局阈值与分割因子的乘积作为阈值对减法结果进行二值化,实现图像分割;在目标检测时提出了检测区域的概念,针对不同应用领域,预设了运动目标模型;采用相邻两帧同一运动目标的距离差和面积差相结合的方法实现目标跟踪。     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

基于时空联合的水下运动目标检测方法

提出了一种基于时空联合的运动目标检测算法,考虑到四阶累计量对于噪声具有较好的抑制作用,利用帧差的四阶累计量来提取运动区域(运动模板),与传统基于背景噪声方差的阈值确定方法不同,采用单帧图像上的有效带宽作为阈值,从而消除诸如水草、海洋生物等引起的背景纹理缓慢变化.为了得到准确的分割对象,引入马尔可夫随机场,结合区域的时空属性,把对象分割问题转化为求取区域最小能量问题,对水下噪声起到了较好的抑制作用.实验结果表明该算法能够有效地检测出具有精确边缘的水下运动目标.     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于图像块填充的ViBe车辆检测算法

针对传统的Vibe检测算法(visual background extractor)在进行运动目标检测时存在Ghost区域的现象,提出了一种结合图像块的背景填充算法与帧间差分法的Vibe检测算法。此改进算法在初始化背景模型时,通过两帧相差获得运动目标所在区域;再通过相似性选择最优图像块对运动目标覆盖部分的背景进行填充;如此可重构完整的背景模型,有利于后续帧的检测。实验结果表明,与传统的Vibe检测算法相比,改进算法可以有效抑制Ghost现象的产生,使算法的检测性能有所提高。     

基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。