基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

手势交互中手部目标的动态分割

讨论一种结合背景消除与图像形态学滤波的手部目标动态分割方法。首先，将输入图像与经过线性卡尔曼滤波提取的不包含前景运动目标的背景图像相比较，由此得到去除了背景的新图像，然后，对该图像进行图像形态学重建滤波与闭运算以去除孔洞与噪声。因为卡尔曼滤波可以实现背景图像的自适应提取，该方法可有效地实现复杂背景中手部目标的动态分割。     

高速运动目标视频序列分层技术研究

视频序列分层技术是视频内容检索系统的关键部分 ,讨论了目标高速运动下的视频序列分层技术。采用高阶统计量、图像能量理论及块处理技术 ,快速拼接、重建视频序列中各镜头的背景 ,利用重建背景进行视频分层。实际视频序列的测试结果验证了该算法的有效性 ,层次分割的准确性 ,适用于实际高速运动视频序列的层次分割。     

复杂背景下运动目标分割算法研究

综合运动目标的边缘信息和运动信息,提出一种复杂背景下运动目标的分割算法。在计算光流场时采用各向异性的平滑约束,从而实现了对图像光流场的自适应计算。利用Canny算子检测出的不封闭边缘作为初始信息,根据光流场的连续特性进行边缘生长后可获得对目标的初始分割。对初始分割结果进行边界跟踪,通过保留具有最长边界长度的团块,去掉背景中的杂散噪声,就可获得清楚的分割图。实验证明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行准确的分割。     

基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法

时间序列帧星空图像中弱小目标的检测是天基监视地球同步轨道卫星需要解决的关键技术之一,星图中的背景杂波抑制与小目标分割对运动目标的检测与精确测量是至关重要的。针对这一问题,提出了一种基于小区域滤波的快速星图弱小目标分割算法。首先采用最小二乘拟合方法得到高斯背景均值和标准差;然后利用小区域滤波抑制背景杂波;最后利用固定阈值滤除灰度过小像素点。实验结果表明,该算法能够较好地保持恒星和运动目标的边缘,为恒星和运动目标的快速定位奠定了基础。     

基于背景建模的动态目标检测算法的研究与仿真

针对静态摄像机条件下的视频监控问题，提出了一种基于背景建模的运动目标检测算法。首先利用统计的方法建立了基于颜色和颜色梯度的背景模型，并实时地对背景模型进行更新，最后将这两种背景模型综合考虑对目标进行有效检测。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。实验结果证明，该算法对固定场景下运动目标的检测是快速有效的。     

海空背景下红外运动小目标的检测方法

针对海空背景下红外运动小目标的检测问题,提出了一种先前景抑制,再二值化,然后基于质心轨迹累加的序列检测流程。利用海空前景红外小目标图像灰度直方图一般呈现"双峰一谷"型式这个特点,前景抑制将海空前景分割和中值滤波结合起来进行。在前景抑制基础上,提出了基于分块门限分割的二值化方法进一步抑制随机噪声。最后,基于目标运动的连续性、规律性和噪声的随机性,在图像二值化基础上,进行了质心迹累加的序列检测。仿真实验结果表明:所提方法具有很好的检测效果。     

基于多尺度判别模型的复杂背景学习

智能监控系统中的一个关键问题是在图像序列中准确检测前景目标,但在复杂背景中,这仍然比较困难.将前景检测作为标记问题来处理,提出一种基于多尺度的判别模型,用来学习复杂背景.首先,通过基于像素的方法得到静态背景和运动目标;然后利用一组高斯滤波器组作用于不同的图像空间得到一系列的响应,在图像序列中估计这些响应的概率密度作为特征池,运用AdaBoost算法在特征池中挑选弱分类器组成强分类器,通过分类器获得运动目标中每个像素属于真实前景的置信度;最后,结合前景和背景的时空一致性,利用图分割求解马尔可夫随机场,获得准确的前景.实验结果表明提出的方法能很好地适应各种复杂背景.     

基于最小一乘和遗传算法的红外弱小目标检测

在随机误差不服从正态分布的问题中,最小一乘估计的统计性能优于最小二乘估计;另外,最小一乘估计的稳健性更强。因此提出了基于最小一乘估计和遗传算法进行背景预测的红外弱小目标检测方法。首先,建立最小一乘准则背景预测模型,应用遗传算法求解最小一乘估计的最优值并进行背景预测;然后,由实际图像和预测图像相减得到残差图像,并采用二维指数熵图像阈值选取方法对残差图像进行分割。针对实际红外图像序列的实验结果表明:所提出的方法对弱小目标具有更高的检测概率和更好的检测结果,优于基于最小二乘背景预测的检测方法。     

视频图像中运动目标的实时检测

提出了一种运动目标检测与跟踪算法。以每点色彩信息的混合高斯模型来实现对视频图像的背景估计,从而实现对运动目标的检测。利用模板匹配的方法实现对运动目标的跟踪,并对混合高斯模型的算法进行了改进,使其能更快、更有效地适应环境的变化。实验结果表明此方法具有较强的鲁棒性,能较好地适应各种气候和光照环境的变化。     

Real-time detection of moving objects in video sequences

1 .INTRODUCTIONThe efficient detection of moving objects in video se-quences is a challenging and an i mportant task incomputer vision. It has many applications such assurveillance , video conference , traffic monitor-ing[1 ,2]. Traditionally, the most i mportant task ofsurveillance systemis based on human visual observa-tion,whichis a hard workfor watchmen.Therefore ,the automatic detection of moving objects is requiredinthe surveillance system. Tofacilitate a surveillancesystem,efficien…     

基于运动信息和相位一致性的运动目标提取

提出一种新的时空结合的运动目标分割方法。该算法首先在累积帧差图像上使用改进的高阶统计(HOS)算法检测出运动区域,用最大连通区域表示初始运动目标模板,利用基于Log-Gabor复小波变换的相位一致性边缘检测算法提取出每一帧的单边缘信息,结合初始运动模板与空域边缘图像得到更精确的运动目标模板,最后结合原图像分割出运动对象。实验结果表明该算法能从对比度较小和噪声较大的视频序列中精确地提取出运动目标,且不受光照变化的影响。     

检测低信噪比运动目标的改进DP算法

研究了用于检测低信噪比目标的动态规划(dynamic programming, DP)算法。鉴于传统各DP算法对低信噪比运动目标的检测能力较弱的问题,提出了一种改进算法。该算法利用二阶Markov模型描述目标的状态转移过程,并在此基础上将DP的目标寻优过程改进为一系列二维寻优的嵌套。这样,在充分考虑目标的各种运动可能性的前提下,改进算法仍能具有较小的目标搜索范围,从而改善了DP对低信噪比运动目标的检测性能。     

基于HSV颜色空间和码本模型的运动目标检测

码本模型的思想就是根据像素的颜色失真程度和亮度范围将背景像素值量化后用码本表示,然后利用减背景思想对新输入像素值与其对应像素码本做比较判断,从而提取出前景运动目标像素。提出将像素从RGB空间转换到HSV空间来计算颜色失真度,多种像素亮度和颜色失真度计算方法的对比实验结果表明,该方法能取得更好的目标检测效果。     

基于时域滤波的点目标检测算法

当红外预警系统对低空飞行的运动目标进行检测时,由于云杂波的存在,系统的检测性能会受到严重影响。分析了云层背景下目标和云层在探测器上的时间响应特性,建立了四种类型的像素点时域模型。并以这四种时域模型为基础,提出了云层背景下点目标的时域检测算法。理论分析和实验结果表明,新算法能有效检测出各种云层背景下的点目标。     

机载合成孔径雷达运动目标成像研究

研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。     

星载双站SAR运动目标加速度检测和估计

星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR)用于动目标检测和参数估计时,忽略动目标加速度的影响将会导致沿航迹速度估计的较大误差。给出了星载双站合成孔径雷达检测和估计地面运动目标加速度的算法,该算法主要利用运动目标相对于工作在Tandem模式下的星载双站SAR具有不同相对径向速度的原理,利用三孔径星载SAR估计径向速度的算法,估计出相对于星载双站SAR的不同径向速度。根据这两个径向速度和SAR视角之间的关系,计算出动目标运动方向和常数项切向速度,最后根据估计的调频斜率计算出切向加速度和径向加速度。仿真结果表明,该算法能正确地估计出具有加速度的动目标速度参数。     

人脸肌肉模型的单视频驱动

描述了一种肌肉人脸模型单视频驱动的方法。与传统的通过多视频来驱动人脸模型的方法不同，该方法通过跟踪特定的人脸控制点的位移，来求取人脸肌肉的运动参数，进而求得肌肉模型中所有节点的位移，从而实现以单视频驱动基于肌肉原理的人脸模型。采用此方法我们得到了逼真的表情和口型模拟动画。