基于视频抖动的灰度投影稳像算法

针对抖动导致车载视频图像失真的问题,将图像区域等分的思想与灰度投影算法融合,获得一种利用局部运动矢量估算全局运动矢量的方法;借助图像的全局运动矢量和滤波的思想,利用运动矢量偏差补偿抖动对图像失真的影响,获得一种稳像算法。数值实验结果表明,该稳像算法对于提高车载视频图像的稳定性具有好的效果。     

改进型ViBe算法及其在运动目标提取中的应用

提出一种基于阈值半径自适应更新及阴影与鬼影检测的改进型Vi Be算法,解决运动场景下Vi Be算法的目标提取效果易受背景高频扰动、摄像机抖动、阴影、鬼影的影响问题。算法设计中,依据当前帧的像素点梯度与背景图序列对应像素点的灰度均方差设计阈值自适应更新策略;依据背景图在HSV空间中的像素值设计阴影去除规则;利用前景-邻域直方图的相似度匹配规则设计鬼影清除规则。实验结果表明,改进型Vi Be算法在保留原有的高效性的同时,能够较好地消除视频图像中隐含的阴影和鬼影,以及抖动对目标提取的影响。     

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.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

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。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

摄像机运动情况下的运动目标检测技术研究

针对视频运动目标检测技术的研究现状,介绍了摄像机运动情况下的视频运动目标检测方法,包括帧间差分法、图像分割法、运动矢量场法等,并对其算法适应性、复杂度、实时性等算法性能方面进行了较为详细的对比分析,详细讨论了各种运动目标检测方法的适用场合和优缺点,从而为不同应用场合下视频运动目标检测方法的选择提供参考依据。     

一种去抖动的运动目标检测方法

在视频图像序列中,经常会遇到摄像机平移、晃动等抖动现象.这些抖动现象会严重干扰对运动目标检测的效果,为了解决这个问题,实现了一种改进的钻石搜索方法的快速块运动估计方法,再经过运动补偿实现了将动态背景向静止背景下的转化,转化后的图像再采用帧间差分法就可以得到运动目标.经实验证明,该方法不仅可以解决基于钻石搜索的块运动估计中存在的过搜索和欠搜索问题;而且还可以有效提高图像运动估计的精度,对运动目标进行准确的检测.     

基于分块灰度投影的无人飞行器视频稳像方法

针对传统灰度投影算法局部运动影响全局运动矢量估计精度的问题,结合无人飞行器航摄视频图像的特点,提出一种适用于无人飞行器的视频稳像方法. 该方法将图像划分为若干子区域,剔除灰度特征不明显和物体局部运动等影响全局运动估计精度的子区域,对保留的子区域分别采用灰度投影法计算运动矢量,由局部运动估算出图像的全局运动矢量,经过运动决策,将运动补偿矢量应用于图像补偿,获得稳定的视频图像. 对真实无人飞行器航摄视频稳像实验结果表明,该算法稳像准确度与块匹配全搜索算法相当,而单帧稳像时间只有块匹配全搜索算法的1/3,在准确性和实时性方面均优于传统灰度投影算法.      

基于FAST-9角点与光流法的机载视频稳像算法

针对机载视频图像受载体姿态运动及抖动而出现的不稳定现象,提出FAST-9角点与光流法结合的电子稳像算法。首先对参考帧提取FAST-9角点,利用光流法在当前帧找到匹配特征点以求取帧间运动矢量。采用卡尔曼滤波计算出补偿分量,对各帧图像进行运动补偿。经过稳像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好地去除了视频序列的抖动。     

基于高斯混合模型的视频对象分割算法

针对应用高斯混合模型（GMM）进行视频建模与分割时的模型选择及参数估计初值选择的难点，提出了一种基于GMM的视频对象分割算法．首先进行特征提取，在特征矢量中引入加权运动信息，可根据不同需要选择合理的加权系数，然后通过分割投影进行模型选择及期望最大化（EM）算法的参数初始化并估计参数，这种初值选择方案使得EM算法的初值和真实值较接近，加快了迭代运算的收敛速度，从而提高了视频对象的分割速度，最后对特征矢量进行聚类分割．仿真实验表明，在保持良好分割效果的同时，所提算法的运算速度约为常规方案的76％，并且具有良好的稳定性．     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

基于C-V模型的运动目标水平集提取方法

针对视频图像中的运动目标检测问题,提出了一种基于C-V模型的运动目标水平集提取新方法：使用改进的帧间差分法对运动区域进行初始检测,通过相邻视频帧的相减,选用自适应阈值判断出当前视频帧中的运动目标像素;经形态学处理后通过定义最小化能量函数构建运动目标轮廓提取的水平集C-V模型,实现运动目标轮廓的提取。实验结果表明,本文所提方法的边缘准确率和检出率更高,能够更有效地提取运动目标。     

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.     

基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法

提出了一种基于光流块统计特征的视频异常行为检测算法.该算法首先对训练集视频序列的光流场进行分块及预处理,而后提取光流块的统计特征,所提取的块统计特征同时包括了光流块的幅度信息和相位信息,通过训练集得到的光流块统计特征训练出对应的正常行为的高斯混合模型(GMM).测试集通过同样的方式提取光流块统计特征,通过计算所提取统计特征以多大的概率属于GMM判定所检测光流块的异常程度.实验结果表明,该算法能够在一定程度上解决运动物体一致性和部分遮挡问题,并提高了异常行为检测的准确率.     

一种固定背景下运动视频对象的自动分割方法

提出了一种固定背景运动视频对象的自动分割方法．该方法通过互帧差四次矩检测运动对象，利用背景减除对点分类，最后用彩色分水线算法得到运动对象实验证明该方法能够对固定背景下运动视频对象进行实时自动分割．     

基于视频序列中的运动目标检测技术

视频图像中的运动目标检测是当前进行图像分析和理解以及计算机视觉领域的重要研究内容,为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测和定位的适用方法.采用连续帧间差分法和最大类间方差阈值分割法提取运动区域,通过数学形态滤波的开运算和闭运算消除噪声,改善运动区域提取效果,然后求出目标重心.结果表明,该方法能够快速有效地检测出视频图像中的运动目标,计算出目标在图像中的位置.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

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．