基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

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.     

改进型自适应差分算法

本文就在复杂背景下的运动目标检测,对传统的帧间差分法和背景帧差法进行改进,对Canny算子检测边缘检测运动目标和增加计数器来对背景模型实时更新的基本算法进行改进,对他们的缺点进行改进,同时引入了中值法提取的背景作为初始背景,大津法进行目标分割,再结合集合关系。将得到的两种二值化图像进行与运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。     

基于改进的块直方图方法提取背景技术的研究

随着多媒体技术的迅速发展,如何对运动物体进行实时准确的检测,成为一个重要的研究课题.本文在分析了背景差分、帧间差法和光流法3类运动检测方法的基础上,针对光流法存在运算复杂、帧间差法实时性差、背景差分提取速度慢等缺点,重点分析了背景差分算法,提出了基于改进的块直方图方法提取背景.利用改进后的方法进行直方图分析时,不是针对固定大小的模块,也不是像素点,而是针对同类目标的类模块.经过仿真分析得出,该方法充分利用同类物体像素之间的相关性,可以减少图像处理计算量,缩短分析时间,同时能得到较好的背景图像.     

基于改进的GMM参数估计的目标检测方法

背景减除法通过计算当前帧与背景模型的差来实现运动目标的检测,因此背景建模是背景减除法的关键;混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)可对存在渐变及重复性运动的场景进行建模,有效的提高了在光线强度变化,物体摇摆等复杂场景下建模的准确性;但它也有其固有缺点,针对利用传统EM算法进行GMM模型参数估计时,易陷入解空间的局部最优的缺陷,采用基于最大惩罚的EM参数估计,对传统的EM算法进行改进;另外,在检测不需要满足实时性时,提出了一种基于差分进化算法的GMM参数估计法;最后把改进的GMM参数估计方法应用于基于GMM模型的运动目标检测当中进行验证,并得到很好的检测效果.     

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.     

运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

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。