基于自适应学习速率混合高斯模型的背景消除

背景消除是智能视觉监控和自动目标识别与跟踪首先要解决的问题.采用混合高斯模型对背景图像进行建模,并应用图像的相关性与各点的置信度对背景模型的学习速率进行快速更新,完成背景模型的重建.与其他方法比较,该方法能够有效地对新背景进行快速的学习和适应,达到动态背景下运动目标实时跟踪的要求.     

基于自适应学习速率混合高斯模型的背景消除

背景消除是智能视觉监控和自动目标识别与跟踪首先要解决的问题。采用混合高斯模型对背景图像进行建模,并应用图像的相关性与各点的置信度对背景模型的学习速率进行快速更新,完成背景模型的重建。与其他方法比较,该方法能够有效地对新背景进行快速的学习和适应,达到动态背景下运动目标实时跟踪的要求。     

基于自适应学习速率混合高斯模型的背景消除

背景消除是智能视觉监控和自动目标识别与跟踪首先要解决的问题。采用混合高斯模型对背景图像进行建模，并应用图像的相关性与各点的置信度对背景模型的学习速率进行快速更新，完成背景模型的重建。与其他方法比较，该方法能够有效地对新背景进行快速的学习和适应，达到动态背景下运动目标实时踉踪的要求。     

基于背景学习与方向预测的车辆图像跟踪

针对移动目标检测,提出了基于变化因子参考背景学习与方向预测算子的图像跟踪方法.以高速行驶车辆为目标建立变化因子,在此基础上进行视频图像参考背景的学习,并通过互相关匹配与坐标变换实现运动目标的定位及速度确定,结合方向预测算子对车辆行驶矢量进行预测,进而实现目标车辆的图像跟踪.跟踪实验及性能比较证明本方法可获得准确稳定的运动车辆跟踪结果,为运动目标的图像监控研究提供了新的思路.     

基于判别式序列表的均值漂移目标跟踪算法

针对目标周围的背景信息对目标跟踪算法的影响,基于判别式序列表提出了一种改进的均值漂移目标跟踪算法.利用目标外观特征来描述目标模型与候选目标,同时通过判别式序列表对目标外观建模并对目标周围的背景信息进行描述.基于均值漂移跟踪框架,把目标外观模型与判别式序列表目标外观模型相结合来改进传统的均值漂移跟踪算法.在几个图像序列上...     

基于目标背景加权的核跟踪

在核跟踪(Mean Shift跟踪)算法中,目标的表示方法对跟踪性能有很重要的影响.传统的核跟踪算法只是通过计算目标模型和候选目标模型,对目标进行跟踪,没有消除背景的影响,特别是目标与背景相近的情况.对此,提出了一种目标背景加权的核跟踪算法,该算法是在跟踪过程中对目标模型进行背景加权,并且在目标的表示中采用颜色纹理联合直方图.为了验证跟踪的可靠性,利用跟踪位置与目标位置之间偏移量的均值和方差进行衡量.实验结果表明,与传统的跟踪算法相比,该算法在目标的表示和跟踪性能上有很大的提高.     

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。     

一种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法

提出一种基于目标定位的背景建模方法,通过对视频序列中运动目标的位置进行预估,将前景点与背景点初步分离,进而构建背景模型,有效避免了传统时间平均法构造背景时产生的前景目标与背景混合的现象.实验结果表明,该方法无需预先存储背景图像即可实现场景中运动目标的提取与跟踪,弥补了传统背景差法需要事先提供背景帧以及对背景变化缺乏适应性的缺陷.     

一种基于背景抑制的星空图像增强方法

针对高空观测图像目标尺寸小、信噪比低以及背景和杂波干扰严重的问题,提出了一种基于背景和杂波抑制的星空图像增强方法。建立了星空背景图像增强算法模型,利用不同形状结构元素的形态学滤波方法对原始星空图像进行背景和杂波抑制,将多个支路形态学滤波的结果加权平均,采用双平台直方图均衡化方法进一步对观测目标进行图像增强。在此基础上对星空背景图像增强效果进行计算机仿真验证,并对增强后图像的信噪比和背景抑制因子进行计算。结果表明,采用该方法能够控制星空背景和杂波,改善图像的对比度,使目标细节更为丰富,便于后续目标检测与跟踪。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

一种基于Surendra背景更新的背景减除运动目标检测方法

针对监控环境下运动物体的检测,提出了基于Surendra背景更新的背景减除的运动目标检测方法.首先对视频图像进行灰度化并去噪,再建立一个可靠的Surendra背景更新模型,由背景消减法得到运动目标图像,最后图像进行二值化并采用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响.试验结果表明本文采用的基于Surendra背景更新算法的背景减除的方法,具有较好的实用性.     

用于步态识别的行人轮廓提取

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.     

基于增量学习的关节式目标跟踪算法

为实现对关节式目标的稳定跟踪,提出了基于增量学习的关节式目标跟踪算法.该算法应用图割法对目标矩形窗进行前景与背景分割,得到前景图像;然后对前景图像进行快速傅里叶变换,得到傅里叶系数矩阵,进而得到振幅图像,并将振幅图像作为跟踪目标的描述;最后将多个目标描述进行奇异值分解和主元分析,实现对跟踪目标的低维子空间描述.文中在粒子滤波框架下实现了整个跟踪算法.实验结果表明,该算法具有较稳定的关节式目标跟踪效果.     

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.     

人脸识别视频压缩感知跟踪算法

针对视频监控中移动的人脸图像光照强度不同、遮挡、快速变化等问题,本文提出一种人脸识别视频压缩感知跟踪算法.利用图像尖锐化处理突出目标图像边缘纹理,再利用矩形滤波器对人脸图像归一化处理并获取特征向量.通过压缩感知算法对目标样本和背景样本的Haar-like特征压缩,建立目标模型,训练Adaboost算法的贝叶斯级联分类器.最后根据人脸特征区分目标和背景图像,实现目标人脸图像的动态跟踪.实验结果表明,该算法能够实现视频中人脸图像移动、遮挡及光照强度不均匀、快速变化等情况下的有效跟踪.     

复杂背景下的红外小目标图像信息提取

针对红外小目标跟踪测试系统的目标检测、识别和跟踪,存在着目标面积小、形态特征弱化、背景图像复杂等因素而影响目标信息提取的问题,提出了利用图像处理技术方法,对跟踪系统获取的图像进行改善处理.根据跟踪测试原理和复杂背景目标图像特征,研究了基于低通滤 波法的目标图像的预处理算法,目标图像增强,目标图像与背景分离和Sobel边缘检测算法等图像处理技术,从而对红外小目标图像定位.实验结果表明:所采取的图像处理方法可以对复杂背景下的目标信息提取,结合跟踪系统的控制机制,现实远程目标的动态跟踪.     

基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法

针对静态摄像条件下视频序列图像,提出一种基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法.该法先选取一帧图像存入背景缓冲区,然后根据当前帧图像与前一帧图像、背景图像的差分信息对背景缓冲区的背景进行更新.通过运动区域检测、噪声去除、连通单元标记、目标提取、阴影检测等处理,能获取完整的车辆目标区域.实验结果表明,该方法快速、准确,具有较好的实用价值.     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

基于图像块归类的背景重构算法

为了降低图像序列运动目标检测中背景重构的时间复杂度和空间复杂度,提出一种基于子图像块归类的背景重构算法.在假设背景图像块以最大概率出现在图像序列中的前提下,选择编号频率最高的图像块作为背景图像块进行背景重构.在运动目标有较长的暂时停顿情况下,即观测长度较长时利用该算法进行实时背景重构具有明显的优点.仿真结果表明,该算法能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.     

图象动目标检测

提出一种用连续运动的三帧图像递推处理方法,检测出当前帧运动目标.处理前用特征向量相关背景配准算法对图像进行背景配准.还提出了一种快速去噪声并同时提取目标轮廓的算法.采用高速数字信号处理器TMS320C25研制的图像动目标检测装置,可实时对128×128的图像进行动目标检测处理。