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。     

一种改进的ViBe运动目标检测算法

为抑制传统ViBe算法在检测运动目标时产生的"鬼影",提高监控视频运动目标检测的准确性,提出了一种改进的ViBe运动目标检测算法。该算法采用连续相邻的多帧图像序列代替传统ViBe算法中第一帧图像,构建背景模型,从根源上解决传统ViBe算法在运动目标检测中存在的"鬼影"问题。利用Canny边缘检测算子和形态学运算相结合的方式准确完整的提取运动区域,降低算法的复杂度且减少运动区域的提取时间。提出一种背景模型更新策略判定条件,提高背景模型的质量,消除高频扰动对运动目标检测的影响,从而实时保证运动目标检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明:经过4种算法的对比,改进的ViBe算法能够有效的抑制鬼影,且在高频扰动的情况下能较好的适应动态背景,显著提高运动目标检测的准确性。     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

一种能快速抑制鬼影及静止目标的ViBe改进算法

ViBe算法存在鬼影和静止目标问题,这些问题给目标检测带来误差,需要快速有效地抑制。文章在原始ViBe算法基础上,先通过比较局部区域的背景模型像素值方差和新来帧该区域的像素值方差的大小来判断该区域存在鬼影还是静止目标,存在则进行抑制,然后采用不同的策略更新鬼影区域和静止目标区域的背景。实验结果中,改进算法仅用15帧就可以完全抑制鬼影,仅用20帧就能完全抑制静止目标,而原始ViBe算法完全抑制鬼影需要108帧且抑制静止目标能力有限。实验结果表明,对于普通的以及背景较为复杂的监控场景,文中改进算法可行、有效。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

融合帧间差分法和ViBe的运动目标检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法中经常出现的"鬼影"现象,提出一种融合帧间差分法和ViBe算法的运动目标检测算法。首先采用帧间差分法和ViBe算法对视频序列连续三帧分别做运动目标检测;然后对两个相互独立的检测结果进行逻辑运算并更新背景模型;最后对运算结果依次执行开运算、闭运算,从而得到准确的运动目标区域。选择3种常见环境下的视频序列进行试验研究,结果表明我们提出的这种算法可以有效去除"鬼影",具有良好的鲁棒性和实时性。     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

基于改进的差分相乘运动目标检测

针对传统帧间差分在目标检测中的不足,提出了基于改进的差分相乘的运动目标检测方法.该算法通过四帧差分分别和混合高斯建模得到的背景图像差分之后再相与,然后通过阈值技术得到运动目标,背景自适应的更新减少了噪声和光照变化对检测的影响,从而解决传统帧差法可能出现的无法检测完整目标的现象.实验表明,改进算法改善了传统帧差法中存在的较多伪目标点与空洞现象,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

一种改进的ViBe鬼影抑制算法

为了提高交通监控的准确性,针对传统ViBe算法存在鬼影问题,提出了一种V-ViBe算法的改进方案。该算法利用连续的图像序列代替单帧图像,构造出"虚拟"背景图像,改进了传统ViBe算法初始背景模型建立方法。利用形态学相关知识消除干扰目标,使检测目标更加完整。实验表明:V-ViBe算法从第一帧即可有效消除鬼影对目标车辆检测的影响,在不改变ViBe算法优势的前提下,显著提高了检测的准确性。     

一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法

针对运动背景下序列图像中前景目标难以准确检测的问题,提出了一种视觉注意辅助ViBe算法的目标检测方法.首先利用提出的"记忆窗"随机抽样一致性算法估计出背景运动模型,再将补偿后的帧图像送入视觉显著性辅助ViBe算法进行目标检测,其中背景更新因子由图像的二维熵和显著性共同决定,同时,显著性特征也被用来对"鬼影"效应进行滤波抑制.实验结果表明,在缺乏运动前景目标的先验知识的情况下,本方法能够有效地解决通常方法对运动背景中的目标难以甚至无法检测的问题,并且具有较高的鲁棒性和检测效率.     

基于帧间差分的ViBe运动目标检测

针对光线变化时现有前景检测方法易将背景检测为运动目标、形成大片阴影的问题,本文利用帧差法对光线变化的不敏感性,对基于ViBe的背景建模、前景检测算法进行改进。结合帧间差分的ViBe前景检测方法包括背景初始化、背景模型更新及后期图像处理三个模块。该方法在更新背景模型时,加入了帧间差分判别多阈值比较,并依据帧间差分的结果对背景更新率进行动态调整,最后对背景建模后的检测结果进行形态学处理,针对大的噪点进行轮廓提取及判定,最终检测出运动目标。针对不同条件下监控视频的试验结果表明,本文方法初始化速度快、实时性好,有效地抑制了由于光线干扰形成的大片鬼影区域。     

一种鬼影及边缘传播抑制的ViBe目标检测算法

针对在目标运动检测中ViBe算法容易产生鬼影、缓慢移动的目标容易融入背景样本模型等问题,提出一种改进的ViBe算法,首先在使用ViBe算法检测到运动目标后,利用迭代自组织分析算法的阈值分割来进行鬼影判别;其次利用改进的Canny算子获得图像的边缘特征,当ViBe算法在更新目标边缘的背景样本模型时不对其邻域的样本模型进行更新,从而使得缓慢移动的目标融入背景样本模型的时间得以延长;最后通过形态学处理获得完整的运动目标.实验结果表明,与传统ViBe算法相比,本文算法在有鬼影的情况下能更快获得较高的检测准确率,在有缓慢移动目标的情况下准确率的下降时间更晚.     

基于Vibe和三帧差法的目标检测算法

运动目标检测是智能视频监控中的关键问题.Vibe是一种典型的运动目标检测算法,但是这种方法存在对鬼影消除速度缓慢以及对全局光线变化的抗干扰性差等缺点.本文提出一种改进算法,改进Vibe的背景模型更新机制,引入三帧差法作为参考帧,提升了消除鬼影的速度和背景模型的稳定性.提出一种全局光线抗干扰策略,降低了全局光线对目标检测的干扰,并通过实验验证了本文算法的有效性和可行性.     

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。     

一种改进视觉背景提取（ViBe）算法的车辆检测方法

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。     

基于DM642的自适应运动目标检测系统

针对帧差法和背景差法的运动检测方法的不足以及运动检测系统中图象数据处理量大、算法复杂等特点,设计了以TMS320DM642为核心处理器运动目标检测系统硬件平台。运动目标检测算法采用三帧差法与背景差法相结合的方法,并使用一种类单高斯阈值求解的方法实现门限的自适应调整和运动目标的分割,弥补了帧差法和背景差法的缺陷,提高了检测的准确性。结果表明,该系统运行良好,能够准确地检测出运动目标。     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

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...     

基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.     

改进的双模型的运动目标检测方法

在动态背景下,由于双模型算法对运动目标检测时会出现误检、目标检测不完整和出现鬼影的现象,提出一种改进的双模型的运动目标检测算法。该算法首先对双模型背景的判断方式改进,将新来像素点图像值与背景模型对应位置样本值之间的距离和阈值进行比较,可以全面地区分前景和背景。然后对自适应阈值更新方式改进,通过对前景背景的判断情况把自模型和邻域模型结合起来,作为阈值增加或减少的条件,能够更精确地检测出前景。最后,结合帧间差分技术,通过比较对应位置像素值的时域变化来判断鬼影像素,以达到快速消除鬼影的目的。实验结果表明,改进算法的检测结果比原来的双模型更加精确、全面。