图像处理在数字视频监控系统中的应用

针对数字视频监控系统智能化方面的薄弱环节,采用运动目标检测和图像增强方法对视频图像进行处理;针对视频监控系统背景图像变化不大的特点,在传统帧间差分运动目标检测的基础上,提出了对"门"等敏感区域增加权值的方法,成功分离出运动目标,提高了检测效率;给出了对Hall监控视频序列Y分量进行邻域平均加权法、Roberts算子边缘检测的图像增强结果.     

基于“贴标签”算法的多运动目标分割与标识

针对固定场景中的监控问题,给出一种基于"贴标签"算法的多目标标识方法.通过背景差分和连续帧间差分相结合的方法,检测和分割视频序列中的多运动目标;同时采用"贴标签"算法对检测后的二值图像进行连通成分标识;根据得到的"标签"将不同的运动目标用不同颜色的外接矩形框区分.     

基于DM642目标跟踪与目标统计的实现

针对视频监控中单目标的跟踪及目标统计,提出采用一种背景差分和帧间差分相结合的方法,对运动物体进行有效的目标检测,提高了目标检测的精度。首先采用中值滤波去除图像中所含的椒盐噪声,通过形态学处理对提取目标二值化的图像进行去噪处理,然后利用多点定位算法实现目标跟踪。最后根据运动目标体的轮廓高宽比、面积、质心等特征量识别人体,当行人进入视频中特定区域后,进行人流量的统计。实验结果表明,该方法稳定性强、准确率高,所设计的系统能够满足实时要求。     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

智能视频监控中的一种快速运动目标检测方法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用分块思想进行高斯背景建模,利用多帧差分实现混合差分,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度.通过实验证明该算法的可靠性和实时性.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于视频图像序列的动态物体跟踪定位算法的研究

视频图像动态物体跟踪的算法是计算机视觉的核心课题之一,具有重要的理论意义和广泛的实用价值。本文提出了一种改进的三帧差分的运动目标实时检测算法,对3帧连续的边缘图像进行3帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单,实验结果表明该方法能对运动目标进行准确检测,且具有很好的鲁棒性。此外,利用基于物体特征的轨迹记录算法清晰的记录了物体的行进轨迹。实验证明,该算法在运动物体实时检测和跟踪方面有效可行。     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于视频流的运动人体检测方法研究

提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,采用帧间差分法将当前帧图像分别与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分,并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时,采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取,将两种方法所获得的前景图像进行融合,再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效,能很好地克服光线的影响,提高监控系统的稳定性.     

基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

基于帧间差分的ViBe运动目标检测

针对光线变化时现有前景检测方法易将背景检测为运动目标、形成大片阴影的问题,本文利用帧差法对光线变化的不敏感性,对基于ViBe的背景建模、前景检测算法进行改进。结合帧间差分的ViBe前景检测方法包括背景初始化、背景模型更新及后期图像处理三个模块。该方法在更新背景模型时,加入了帧间差分判别多阈值比较,并依据帧间差分的结果对背景更新率进行动态调整,最后对背景建模后的检测结果进行形态学处理,针对大的噪点进行轮廓提取及判定,最终检测出运动目标。针对不同条件下监控视频的试验结果表明,本文方法初始化速度快、实时性好,有效地抑制了由于光线干扰形成的大片鬼影区域。     

基于高斯金字塔与双边滤波的隐藏目标检测

隐藏目标通常处于视觉静止状态,其存在的微小运动不易被发现.当视频中存在隐藏目标时,其微小运动很难被检测到.针对该问题,提出一种将高斯金字塔算法和快速双边滤波相结合的隐藏目标微小运动检测方法,首先对视频图像的序列做多尺度的空间分解,然后对采样数据图进行滤波去噪,再经过视频重建后利用帧差法获取差分图像.实验结果表明,该方法与帧差法等相比,检测速度达到56.76帧/s,检测速度平均提高了4.14倍.帧差结果图的相似度最低,对隐藏目标的检测效果最显著,能在保证检测性能的同时提高检测速度.     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

采用梯度滤波方法的夜间车辆检测

研究视觉交通监控的夜间车辆检测问题,提出一种基于视频图像处理提取夜间交通车辆完整轮廓的方法.通过梯度滤波消除路面反光的干扰,然后对经过预处理的相邻视频帧图像实行三帧差分分割运动区域,最后设计级联形态学滤波器对获得的车辆轮廓进行规整.多段典型的夜间交通视频测试结果表明,方法能有效地消除路面反光和环境光照的干扰,准确地提取夜间交通车辆的完整轮廓.     

基于自适应混合高斯模型的运动目标检测

研究视频监控系统中序列图像的运动目标检测问题。传统的目标检测方法无法克服背景图像变化、场景光线突变等问题。采用混合高斯分布对背景进行建模,并根据输入的当前帧图像的像素信息进行背景模型更新,能够准确地检测出运动目标。通过相关仿真实验,验证该方法具有一定的可靠性。     

一种改进的三帧差分运动目标检测

针对当前常用运动目标检测方法易受到光照和噪声影响、不易提取完整运动目标,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法.首先取连续三帧图像,对前两帧进行滤波及边缘提取,将提取结果进行异或运算,保留前两帧之间不同的边缘信息,然后对后两帧图像进行差分二值化,并进行膨胀处理,粗略得到运动目标,最后将该结果与异或结果进行与运算即可得到较为完整的运动目标边缘图.实验表明,该算法简单易行、可实时检测、能有效提取出运动目标边缘,改善了差分法常出现的运动目标信息丢失问题.     

复杂交通环境中车辆的视觉检测

基于复杂的交通环境中检测行驶车辆是视觉交通监控系统的一个关键问题,提出了一种新的检测行驶车辆的方法.用序列图像中连续三帧图像的差分粗分出运动区域,并用一种基于图论的静止分割产生的区域信息来修正运动分割的结果.给出了一种模板来增强图像区域间的对比度,以改进分割效果.实验结果表明,该检测方法能有效地在复杂背景中定位运动车辆.     

基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法

针对抖动相机和静止相机下的运动目标检测问题,本文提出基于结构相似性粗定位与背景差分细分割的运动目标检测方法。首先使用动态模式分解法根据视频序列提取彩色背景图像为粗定位提供基础,提出在小范围内利用相关法对SIFT算子检测到的当前帧图像和彩色背景图像的特征点进行匹配,通过匹配点对的偏移量估计当前帧图像的偏移程度,以达到消除图像抖动的目的;然后利用结构相似性对目标区域粗定位,减少复杂背景的干扰;再对各通道下粗定位彩色背景图像及校正后的当前帧图像背景差分并对其结果进行与操作;最后通过形态学处理得到完整的运动目标。实验结果表明：本文方法不仅有效改善了相机的抖动问题,而且在抖动相机和静止相机两种情况下的检测率有所提高,与GMM等三种算法相比查全率和准确率分别提高1.6%、3.5%和3%以上。