基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

用于智能交通"车流量检测"的压缩域内运动目标检测

该文提出了一种从MPEG—1视频流的压缩域中直接检测多运动目标的方法．利用MPEG—1位流中的运动矢量和DCT系数两类信息，依据运动目标在图像序列中的时空相关性，检测跟踪多运动目标．相比空间域的检测，压缩域在宏块层面上检测目标，并可以避开逆DCT的计算，因而提高了检测速度，可以应用在实时性强的场合．此文以智能交通车流量检测为平台，主要分析了相对固定摄像机远离和走近的多目标运动模型，并提出一种在压缩域内更新背景的算法．实验结果证明这种方法速度快，在车流量畅通时识别率较高．     

基于JMVC的立体视频场景突变检测算法

采用单视图运动矢量与立体视频中视差矢量联合判断的方法,提出一种立体视频场景突变检测算法.该算法首先直接从多视点编码码流中提取视差矢量与运动矢量,然后分别统计每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值,最后将每帧的视差矢量与运动矢量的幅度平均值与对应阈值相比较,检测立体视频场景突变的情况.用该算法在压缩域直接对立体视频场景突变进行判断,不仅可以保证检测精度,还降低了计算复杂度.仿真结果证明了算法的有效性.     

联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测

针对复杂背景下红外目标检测问题,提出一种联合熵流与边缘算子的红外运动目标检测算法.该算法分4个步骤检测目标:首先将熵流作为一种图像运动描绘子,通过熵流确定含目标运动的区域;其次运用Canny算子检测含背景和目标的边缘;然后联合两者捕获背景成分急剧降低、近似精确的目标边缘图像;最后计算边缘图像聚类中心,依据亮度、熵流约束进行区域生长,识别红外目标.对于海空背景下的红外目标图像,实验结果表明该方法能准确地检测、定位目标.     

图像序列运动检测算法的研究及其应用

探讨了监控图像序列中进行运动检测的若干基本算法,结合统计方法和边缘检测筛选出运动边缘点,对运动边缘点逐个进行了块匹配最优搜索,估算出其运动矢量,此方法在数字视频监控系统中用于运动物体检测和报警,不但提供了智能型监控,而且也有效的压缩了存在数据,改善了系统性能,有较好的实用价值。     

视频序列传输中的模糊差错掩盖算法

提出了一种基于模糊边缘检测的差错掩盖算法,将其作为解码端的工具去恢复视频序列在传输过程中丢失的图像信息.对于一个丢失块,利用模糊边缘检测器得到它与4个领域块交接的边界上的边缘信息,构造一个关于边界匹配差值的能量函数,将最优值对应的运动矢量作为丢失块的运动矢量的估计.仿真结果表明,文中提出的算法无论在主观的视觉还是客观的数值比较上,都能得到质量比现有差错掩盖算法更优良的恢复图像.     

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.     

面向压缩域视频拷贝检测的主要边缘相对相位算法

为了提高视频拷贝检测的查全率和速度,提出了一种基于主要边缘相对相位的压缩域视频拷贝检测算法.该算法先通过压缩视频I帧中DCT系数的AC分量获取边缘信息,然后从边缘信息中抽取主要边缘相对相位,并将其作为视频特征,最后利用这种特征进行视频拷贝检测.各种拷贝攻击对主要边缘相对相位影响很小,因此本文算法是鲁棒的.此外,该算法直接从压缩域获取信息,避免了解压环节,从而减少了检测用时.实验结果表明,该算法相比于其他压缩域算法,查全率提高了68%,相比于非压缩域算法,检测速度提高了约5倍.     

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...     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.