基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷,提出了一种改进的纹理特征算子,将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合,从而实现对阴影的检测与去除,利用随机Hough算子对圆的检测原理,在运动目标检测的基础之上,实现对人头的边缘检测。实验结果表明:该算法可以很好地检测出运动目标,并能够有效去除运动目标包含的阴影区域,从而实现人头区域的检测。     

视频运动目标提取的实现

针对混合高斯模型建模实现背景差分获取的运动目标中含有较多的阴影这一问题,对基于Phong光照模型的判断和检测阴影的准则作了改进,并给出了视频运动目标检测算法.使用基于混合高斯模型的背景差分法和对称差分法相结合获取运动目标,使用改进的阴影判断准则检测和去除阴影.结果表明:改进后的阴影判断准则去除阴影所用时间比原方法平均减少了18%~30%,并且能够取得较好的去除阴影效果,最终获得精确的运动目标.     

一种基于傅里叶变换的改进ViBe算法

针对Vi Be算法在第1帧图像中含有运动目标时容易引入Ghost区域以及不能很好地去除阴影等问题.我们基于块的背景建模结合傅里叶变换,对Vi Be算法进行了改进.该算法对每一帧图像进行分块,在块内使用快速傅里叶变换,利用第1帧图像中每一块的直流分量建立背景模型,以后各帧与背景模型比较,检测出运动物体,最后通过扫描图像计算每一列前景像素的个数与设置的阈值进行比较,来消除阴影.实验结果表明,改进的算法可以快速的去掉Ghost区域以及很好地去除阴影.     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

融合混合高斯模型的改进的Vibe算法

针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权值与Vibe随机取样概率相结合进行背景更新,将得到的运动目标进行形态学处理,使运动目标更加清晰;最后,在YCb Cr颜色空间进行阴影消除。实验结果表明,改进后的Vibe算法不仅能够有效地去除鬼影,并且在消除阴影与噪声方面取得了良好的效果。     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

视频序列中运动目标影子去除方法

针对固定场景的运动目标检测问题,本文提出了一种具有实际应用价值的阴影去除方法。该方法通过背景差分方法分割出运动目标及其可能存在的阴影,采用8邻域灰度聚类算法检测出阴影。最后,去除阴影并分割运动目标。实验验证了该方法的有效性。     

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.     

基于改进ViBe算法与三帧差法的运动检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法存在的鬼影和漏检问题,文章提出了一种基于改进ViBe算法和三帧差法的运动目标检测的方法。首先针对ViBe算法检测结果存在鬼影的问题提出一种改进的方法,改变ViBe算法中仅通过第1帧建立背景模型的方式;该文在前5帧中每个像素点的邻域随机选取4个像素点建立一种具有时间和空间信息的背景模型进行运动检测,并采用"或"类型三帧差法做"或"运算改善漏检的问题;然后对显著性检测结果做"与"运算去除过检点以提高运动目标检测的准确性;最后进行适当地后处理得到最终的检测结果。该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点,实验结果表明能够快速并准确地检测出运动目标。     

一种运动目标阴影轮廓的两步检测算法

由于运动阴影具有与运动前景相同的特性,在视频处理中分割前景时存在误把阴影检测为前景的问题,可能严重地影响跟踪、识别等后续处理,据此提出一种用于运动目标阴影检测的改进算法。先为每个像素点建立混合高斯模型分割出运动目标,利用阴影区域像素8个相邻区域上像素点的亮度特点判断疑似阴影,然后运用色彩空间向量模型的颜色不变性对所有疑似阴影进行聚类,进一步完成阴影检测。试验结果表明,该方法检测精度高、效果好、速度快,有广泛的应用前景。