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.     

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.     

基于帧差法与边缘信息的红外目标检测算法研究

根据红外序列图像中运动目标具有连续性和一致性,本文提出了帧差法和边缘检测相结合的检测方法。首先采用连续帧间差分法处理图像得到运动区域,然后对当前帧进行canny边缘检测得到边缘信息,两者检测结果相与得到运动目标边缘;最后进行形态学运算得到精确的目标边缘。仿真结果表明,该方法克服了帧差法和边缘检测的不足,对复杂背景下的运动目标能够进行准确检测。     

改进型自适应差分算法

本文就在复杂背景下的运动目标检测,对传统的帧间差分法和背景帧差法进行改进,对Canny算子检测边缘检测运动目标和增加计数器来对背景模型实时更新的基本算法进行改进,对他们的缺点进行改进,同时引入了中值法提取的背景作为初始背景,大津法进行目标分割,再结合集合关系。将得到的两种二值化图像进行与运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。     

基于运动轮廓标记提取的分水岭运动目标检测

针对运动目标差分相乘产生的空洞问题,提出了一种基于运动区域轮廓信息和自适应标记约束的分水岭运动目标检测新算法,来实现移动机器人平台上较大运动目标的完整检测.首先,结合相位相关法和Fourier-Mellin变换配准图像的缩放和平移量;然后,利用运动区域轮廓信息和分层投影法来提取前景和背景标记.先通过连续三帧配准图像差分相乘方法检测出运动区域轮廓,并结合形态学腐蚀、膨胀操作和投影法生成前景和背景标记模板;再将前景和背景标记模板分为若干层,通过水平投影得到每一层轮廓的边界点,并按一定方式连接得到前景和背景标记;最后,根据重构的梯度图像,用标记约束分水岭分割出完整的运动区域.实验结果表明,该算法能够准确完整地分割出规则和非规则运动目标,具有较好的实时性.     

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MATLAB的运动目标检测研究①

基于MATLAB工具对运动目标的检测进行了研究,利用改进的帧差算法对获取的图像做帧差并将帧差图像做自适应阈值分割,然后自适应滤波去燥,最后利用逻辑与运算将两幅二值化图像合并成一幅图像,利用形态学腐蚀和膨胀的检测方法,提取运动物体的轮廓达到检测运动目标的目的。     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于差值图像及肤色特征的人脸定位方法

该文提出一种用于安保监控系统中提取人脸的实用有效方法。该方法利用运动序列图像之间的差分图像，检测出运动目标区域，得到运动目标子图像，剔除大部分静止背景的干扰。随后对于图像进行肤色映射，得到二值图像，对二值图像进行水平和垂直投影，确定人脸的左右边界和上下边界，从而得到人脸的准确定位。该方法在工程上有效且计算量较少，可以达到实时需要。     

静态背景中运动目标的检测与跟踪系统

给出了系统的整体设计流程,采用背景减法完成目标检测与跟踪;针对不同应用领域,提出了基于时间的背景模型建立法和改进的累加平均背景模型建立法,对背景更新采用了手动更新与自动更新相结合的方法;利用全局阈值与分割因子的乘积作为阈值对减法结果进行二值化,实现图像分割;在目标检测时提出了检测区域的概念,针对不同应用领域,预设了运动目标模型;采用相邻两帧同一运动目标的距离差和面积差相结合的方法实现目标跟踪。     

基于区域信息的自适应码本目标检测算法

运动物体检测是视频监控系统的一个重要组成部分。针对经典码本目标检测算法存在的自适应动态背景能力不足,以及在复杂环境下检测精确度差的问题,提出一种基于区域信息的自适应码本目标检测算法。首先,利用添加学习率的方法对背景模型进行自适应更新以使其适应不同的光照环境。其次,结合区域信息,将待检测像素的码本和周围像素的码本融合,得到更为精确的背景模型。最后,对前景像背景一样进行建模和更新,使得前景和背景模型可以在预设参数的控制下相互转化,消除由于背景变化造成的误检。实验结果表明:所提算法在有随机噪声及光照变化的复杂环境下,依然具有较好的检测率和较好的鲁棒性。基本满足动态场景中运动目标检测的精度高、速度快、抗噪强以及光照适应性好等要求。     

基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测

针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的“鬼影”问题,提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测算法。通过图像前景检测比例判断光照是否发生突变,利用三帧差分法对图像的背景区域、运动区域和背景显露区域进行划分,并根据光照情况及时改变各区域的学习率以调节混合高斯模型背景迅速更新,设计了基于三帧差分的学习率自适应混合高斯模型背景更新的方法。该方法使光照突变及目标突然运动后产生的新的背景模型得到迅速更新,从而改善这两种情况下运动目标检测效果。实验结果表明,该算法避免了光照突变时的大面积误检现象,并且同时解决了突然运动目标的“鬼影”问题。     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

基于视觉的智能移动机器人的运动目标检测与跟踪

目的扩大机器人的目标搜寻范围,并对运动目标进行跟踪。方法提出了将运动背景下运动目标的检测方法应用于机器人目标检测与跟踪,并使用基于视觉的目标跟踪方法。结果机器人在运动状态下仍然能够进行运动目标检测。结论移动机器人能够在运动过程中准确地检测出运动目标,并有效地提高了目标检测的能力。     

一种基于粗糙度估计的红外小目标检测算法

根据红外图像的特点，提出了一种基于红外图像背景粗糙度的自适应小目标检测快速算法，该算法首先通过对背景的粗糙度的估计来自适应调节LOG算子的两个关键参数；高斯分布因子σ及强度因子k的值，用经过参数调整后的LOG算子进行边缘检测，检测出目标的大致轮廓，根据目标轮廓定出目标的中心点（即种子点），然后由中心点开始进行区域生长，最后得到比较理想的目标分割图像，实验结果表明了该算法的有效性及实用性。     

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.     

目标自动跟踪摄像机的技术研究

提出了目标自动跟踪摄像机的总体设计方案。根据CMOS图像传感器的工作原理及典型外围电路，设计了基于CMOS图像传感器的图像采集电路。为了提高图像数据的处理速度，采用了双存储器的设计方案。选取了一个带有六个参数的仿射变换模型来表示整个背景图像运动，利用待匹配块之间仿射模型的变换关系．求解出了背景运动模型参数，实现了相邻两帧背景图像之间的匹配。通过时间差分法实现目标检测，采用强度中心法确定目标位置。     

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.