基于光流的运动目标检测与跟踪

采用经典的光流计算方法,对运动目标检测与跟踪。经仿真实验验证算法具有精度高,计算速度快的特点。将算法引入到序列图像的运动目标提取,可以比较完整地从背景中提取出运动目标,并能够稳定跟踪序列图像中的运动目标。     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

基于光流的人体运动实时检测方法

针对目前广泛使用的光流法计算耗时严重问题,提出了基于差分图像绝对值和(SAD)与光流法相结合的人体运动检测方法. 通过计算SAD检测出运动区域,在已确定的运动区域内进行Horn-Schunck光流场计算,准确地计算出人体的运动信息. 在后续处理中,应用形态学的闭运算和连通性分析,较完整地分割出人体运动目标. 实验结果表明,该方法有效地提高了系统的计算速度,能够实时准确地对人体运动进行检测.     

基于光流法的篮球图像运动块差异自主检测方法

为了解决传统方法在人群密集遮挡情况下无法满足检测要求,以及针对正常运动块的加速度改变,容易误检测为差异运动块的问题,通过光流法研究篮球图像运动块差异自主检测问题。分析光流法方程,通过篮球图像序列中像素强度数据的时域改变与相关性判断运动块像素的变化。通过码本模型对篮球图像前景位置进行提取,避免人群遮挡干扰,在前景位置处找到特征点。获取目标特征点后,通过光流法对运动块进行跟踪,针对全部能够被跟踪的运动块,引入光流运动方向数据;把光流运动方向在相同角度区间中的特征点当成一组数据完成归一化处理,降低对正常运动块的误判断,增强检测精度。对各区间中光流加速度进行高斯滤波处理,把各角度区间加速度累加,将其当成篮球图像加速度,设定累积加速度阈值,在图像块累积加速度高于设定阈值的情况下,认为出现差异情况。结果表明,所提方法能够检测遮挡背景下篮球图像运动块差异,NMI与LODF值均较大。说明所提方法满足遮挡情况下运动块差异检测要求,检测结果准确,不容易出现误检测现象。     

基于光流法的运动目标检测与跟踪算法

选用Harris角点作为跟踪对象,将尺度空间引入角点检测,提取特征尺度上的Harris角点,并进行曲率非极大值抑制,滤除\"伪角点\",提高角点检测对尺度变化的抗扰能力.跟踪算法选用结合图像金字塔的光流法,迭代计算光流,并提出基于光流误差的跟踪算法,即用不同时间流的运动轨迹在同一帧图像的误差来衡量运动跟踪情况,避免跟踪点因被遮挡、消失或者纹理特征发生变化而导致跟踪失败.通过对不同视频图像进行检测的结果证明基于改进的角点提取和图像金字塔的光流法具有良好的跟踪效果,引入光流误差可以有效地滤除跟踪失败的特征点,准确估计运动目标的位置.     

背景运动估计与动目标检测

本文介绍了从运动背景中检测多个运动目标的技术,首先利用光流估算法估计背景运动速度,再通过估计值对运动背景进行补偿校正,对经补偿后的差分图像,本文统计其分布规律,设计最佳分割阀值进行图像分割,在滤去噪声之后通过识别连通域检测出多个运动目标。     

一种改进的基于活动轮廓和光流的运动目标分割方法

将光流技术和几何活动轮廓模型结合起来对运动目标进行分割,一方面可以通过算法分割出运动目标轮廓,另一方面,使得算法面对背景变化的情况仍具有一定的适应性。为了更好地将二者结合起来,进行2个方面的改进：建立基于运动边缘的几何活动轮廓模型,从而克服光流计算中由弱纹理区域产生的运动空洞对分割的影响;引入边缘增强的非线性扩散作为光流计算模型中的平滑项约束,可以在平滑流场的同时减小运动边缘处平滑效果而保护边缘,进而提高运动目标分割的完整性。研究结果表明：与现有算法相比较,该算法能够更准确地分割出运动目标的轮廓,同时在一定程度上克服背景运动的情况。     

一种新的运动点目标检测方法

常规运动目标检测中所用图像都是基于二维空间坐标的序列图,文中根据运动点目标与静态背景的特性,采用一种新的图像表示方法,以时间和空间为坐标,描述的时空图像能较直观地反映运动目标与静态背景的差异,易于实现目标与背景分离。通过实例处理表明,时空方法能更有效地从复杂背景中检测出低信噪比的运动点目标,抗噪声干扰能力强。     

一种基于时间差分与背景差分的运动目标检测方法

运动目标检测技术对于目标识别、跟踪和行为理解等后期处理有着重要意义.本文提出一种基于时间差分与背景差分的运动目标检测与背景更新算法.实验结果证明该方法适应能力与抗干扰能力较强,有一定的实际应用价值.     

基于目标匹配的遥感图像变化检测方法

针对传统的像素级遥感图像变化检测方法中检测精度严重依赖于图像配准、辐射校正和差异图像阈值选取的问题,提出了一种基于目标匹配的目标级遥感图像变化检测方法。该方法直接作用于2幅未经配准和辐射校正的不同时相遥感图像,利用目标的区域不变矩与目标之间的角度关系对目标进行匹配,将不能匹配的目标作为变化目标,利用匹配目标对2幅图进行配准,以同时实现图像的配准与变化检测,并用配准结果对变化检测结果进行修正。实验结果表明,该方法具有较好的定性检测性能。     

基于模板匹配的运动目标快速检测与跟踪

在图像跟踪系统中,运动目标的快速检测与识别是至关重要的．通过分析视频序列图像的特点,并结合帧差法和多分辨率图像匹配的优点,提出了一种基于模板匹配的快速检测识别目标的方案．实验结果表明,该方法能快速有效地识别目标,基本上达到了实时跟踪的要求．     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。     

基于三角核估计模型的运动目标检测方法

文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。实验结果证明,该方法能准确快速的检测出运动目标,具有较强的鲁棒性。     

一种改进的Sobel算子边缘检测及细化算法

针对经典的Sobel算子存在的边缘定位精度不高和边缘提取较粗等缺点,对经典Sobel算法进行了改进:在原有的两个方向模板基础上增加了135°和45°2个方向模板,并通过非极小值抑制和邻域标准差叠加获取梯度图像,提高了边缘定位精度和增强边缘强度;对梯度图像在3×3邻域内采用梯度阈值结合边缘方向进行了边缘细化处理;实验证明,该算法不仅有效地解决了Sobel算法提取边缘过粗及定位不精确的问题,而且使图像边缘更连续、清晰.     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。     

基于幂次变换和区域收缩算法的运动目标检测与定位

运动目标分割与跟踪是计算机视觉中的重要研究课题,而目标检测与定位是其中的必要步骤,对分割与跟踪效果影响很大.在此提出一种新的运动目标检测与定位方法,该方法在差分二值图像上,通过区域收缩定位到运动像素密度较大的区域,从而实现运动目标定位.在多目标情况下,先通过幂次变换突出不同位置的目标,然后再通过区域收缩实现目标定位,给出目标的特征矩形,便于进一步的跟踪与识别.该方法不需要任何关于目标数的先验知识,对噪声鲁棒性较强.文中给出的实验结果证明该算法的有效性.     

基于改进Faster RCNN的目标检测算法

针对Faster RCNN算法在对小目标、发生形变的目标以及重叠度大的目标检测存在的问题,做了相应的改进.将具有更深层次且表达能力更强的ResNeXt网络代替了Faster RCNN中用于提取图像特征的VGG-16网络.将ResNeXt常规的"后激活"基本单元结构更改为"预激活"的形式,反向传播过程中,信息可以在整个网络中"直接"传播,使得网络的性能达到最优.引入可变形卷积,解决产生空间形变的图像识别任务.对比实验结果表明,本文设计的网络模型在对发生旋转以及局部遮挡等状况的目标表现出良好的检测效果和较高的准确性.     

基于计算机视觉的车流量检测算法

提出了一种基于计算机视觉的车流量检测算法。通过分析CCD摄像头采集的现场交通视频数据,运有用图像处理的方法提取图像中通行车辆的车速以及通过视场内的车流量,研究了视场距离标定算法和基于灰度统计的通行车辆识别算法,仿真结果表明了该算法的正确性和有效性。     

基于ART2网络的运动目标检测

从仿生学角度出发,分析了ART2网络和视网膜细胞结构之间的类别关系,通过扩展感知能力和调整警戒值等方式完备ART2网络单元的功能,运用ART2网络模拟视网膜的信息处理过程,提出了一种用ART2网络模拟视觉细胞来处理像素点的色彩信息的有效处理方法,并给出了该方法在运动目标检测领域的一个应用实例。试验结果表明,用ART2网络仿生处理符合人眼观察事物的生理和心理特点,能较好地处理幽灵和无序扰动等常见问题。