基于目标模型的红外弱小目标预检测

为解决高空背景中低信噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种利用红外弱小目标和背景的不同模型来实现检测小目标的预检测方法。根据在同一帧图像中红外弱小目标与噪声点在局部图像中特性的不同,提出检测局部图像中一个点与目标模型的相似程度来判断是否为红外弱小目标的预检测方法。实验表明,该方法可以有效提高单帧目标的信噪比,可用于噪声环境的红外弱小目标检测。     

智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.     

自适应背景更新及运动目标检测算法

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对差值图像进行二值化,并利用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,得到运动目标区域掩模;最后,根据运动目标区域掩模检测出运动目标,同时使用基于区域的自适应背景更新算法动态更新背景图像.实验结果表明,该算法能够自适应地对背景模型进行更新,对于背景的扰动、光线的渐变等带来的影响有很好的抑制作用,可以有效地检测出运动目标.     

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。     

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.     

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.     

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.     

全景图像镶嵌中运动目标的重影处理方法

为解决传统的图像镶嵌方法在出现局部运动目标的情况下产生的重影现象,提出一种改进的针对运动目标重影去除的方法.对于N帧图像,算法首先通过SIFT特征点聚类和运动特征点剔除方法过滤这些图像特征点,在消除参数累积误差之后,通过三帧差法分离出背景并使用无缝融合方法完成前N-1帧图像的背景融合;然后把最后一帧与前N-1帧的已镶嵌图像进行匹配和融合,得到最后的全景镶嵌图像.实验结果表明:该算法能有效解决全景图像镶嵌中运动目标的重影问题,并保留当前最后一帧图像的运动信息.     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标.实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性.     

从图像序列中检测定位小目标的一种方法

研究红外成像小目标检测问题。高通滤波器滤去低频图像背景信号，再在高频信号中使用似然比检测方法提取可能的目标点，考虑到目标运动的连续性和约束条件，将小目标的检测问题化为聚类问题，并通过设置置信度函数，搜索可能的目标点集以得到真正的目标点集，并检测出小目标的位置。     

遥感序列图像中三种点目标检测预处理方法

提出了高通滤波、连续分割和顺序形态滤波等三种点目标检测预处理方法,给出了具体算法,通过实验比较了这三种预处理方法的抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚假目标性能．实验结果表明顺序形态滤波法在这三个方面都优于其他两种方法,它能够快速、可靠地测出信噪比小于3的运动点目标．     

基于降低图像分辨率的红外目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏，背景噪声不易抑制，会导致分割误差大，使跟踪点发生漂移．针对此问题，提出了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法．以减小图像分辨率的方法，采用逐点匹配。对下一帧图像进行目标9种方向的跟踪判断．实验结果表明，采用该算法运算速度快。解决了在强背景噪声的情况下跟踪点发生漂移的问题．     

背景移动补偿技术的研究

研究利用背景移动补偿方法消除运动图像相邻帧相减造成的背景杂波,从而把复杂背景下运动目标的识别问题转化为简单背景下的目标识别问题。利用背景中特征较为明显的区域进行模板匹配,得到背景的运动数据,依据此数据将相邻帧图像错位相减。将差分图像中的背景杂波去掉,只剩下运动物体的边缘和高梯度区域,有利于目标的识别。背景移动补偿实验结果表明该方法是行之有效的。     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

一种改进的红外小目标检测与识别方法

研究天空背景下红外运行小目标的检测与识别,对序列红外图像进行增强处理后,通过形态学滤波去除弱噪声,再用分害虫算法把目标和强噪声从背景中分离出来,最后用RMTI算法找出目标,并得出目标运行轨迹,实验结果表明,该方法能有效地检测定位运行小目标。     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。     

运动点目标的检测识别方法

主要研究点目标检测技术，提出了点目标检测技术的难点．简介4种点目标检测的方法，最后主要叙述采用TDLMS自适应滤波法来检测识别红外图像的运动点目标．     

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.