视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

用于步态识别的行人轮廓提取

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.     

基于视频流的运动人体检测方法研究

提出一种基于对称帧间差分与背景减除相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法.该方法首先建立背景模型,采用帧间差分法将当前帧图像分别与其相邻两帧图像相比较得到运动目标前景部分,并将三帧中变化率小于某一阈值的像素点以一定的更新率实时更新到背景模型中.同时,采用背景减除法对所建立的背景模型进行前景提取,将两种方法所获得的前景图像进行融合,再通过数学形态学运算去除噪声及小面积非人体运动部分,最终得到完整可靠的运动人体二值图像.实验结果表明该方法准确高效,能很好地克服光线的影响,提高监控系统的稳定性.     

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.     

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.     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标.实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性.     

基于背景更新的运动车辆检测算法研究

在基于视觉的智能交通系统中,运动车辆的检测是最基础也是最关键的步骤。目前运动车辆检测中最常用的方法是背景差分法。该算法的关键在于背景图像的获取,由于背景图像的动态变化,为了有效的对车辆进行检测,需要对背景进行实时更新。因此,提出了一种新的基于像素点灰度值变化的自适应更新背景的算法,该算法在背景变化的情况下,能实时地修正或更新当前背景图像,再结合差分法与阈值化分割出完整的运动目标。通过实验证明了算法的有效性和实时性。     

一种基于背景模型的自适应的目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控系统中的一项关键技术。常用的目标检测方法有时间差分法、背景减除法和光流法。本文针对Kim提出的改进的目标检测方法和一种背景减除法与时间差分法加权平均的运动目标检测方法的不足,介绍了一种基于背景模型的自适应的目标检测方法。     

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。     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

运动目标分割中的自适应背景建模方法

背景差法是视频图像序列中运动目标分割的重要方法。为了解决背景中光照亮度渐变和背景物体移动等问题，提出了基于动态信息窗口(DTW)的自适应背景更新算法。根据像素的动态变化信息决定更新策略。利用该方案实现了人体检测系统，并且在室内和室外进行了实验。实验结果表明所提出的方法不仅能自适应地更新背景模型，而且较其他方法能更有效地消除阴影。     

一种新的背景模型建立及更新方法

提出一种新的建立背景模型和更新背景的方法．首先采用一种新颖的类Hausdorff距离建模方法建立初始背景，然后对每一输入帧使用背景差分法获得前景，并利用高效分类器创造性地将前景分类为运动目标、静止目标、虚假目标、噪声，最后在背景更新阶段使用基于前景目标的背景更新方法．实验结果表明，本方法能建立可靠初始背景，并能有效地解决背景更新“死锁”问题，增强背景模型的鲁棒性．     

一种改进的室内运动人体检测与轮廓提取算法

运动人体的检测与人体轮廓提取是计算机视频处理中的重要内容,是进行行为理解和分析的基础,在交通监控、银行监控、机器视觉领域有着广泛的应用。结合运动人体的特点,根据背景差分法与Sobel梯度计算方法,提出一种具有自适应背景图象更新功能的运动人体检测及提取精确轮廓的算法。实验表明该算法有较好的运行效果。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

融合空域信息的码本动态背景相减算法

背景动态纹理是导致传统背景相减算法性能下降的一个重要因素。为了区分背景动态纹理导致的图像运动与真实目标导致的图像运动,同时确保目标检测的完整,对码本编码的过程引入空间位置信息,实现近邻像素间码本模型的共享。这样不仅利用了动态背景的时间准周期行为,还兼顾了它们的空间准周期行为。在保证检测率的基础上,降低了虚警的产生。实验结果证实了提出算法的有效性。     

基于交通视频的运动车辆检测方法

为解决交通测试系统中车辆实时跟踪和分割的问题, 以数字图像处理方法为手段, 针对采集到的交通路况信息, 重点研究了背景差分算法提取运动车辆, 并提出了一种计算量较小的自适应背景更新算法; 采用一种工作在HSV(Hue, Saturation, Valve)空间非基于模型的车辆阴影检测算法, 并提出设置阈值参数的方法, 在去除车辆阴影的同时也滤除了行人、 自行车及摩托车等干扰; 针对车辆阴影检测后的二值化图像, 采用适合的形态学方法进行后期处理。对实际交通环境下的大量视频和图像进行测试的结果表明, 该方法可以有效地实现运动车辆的检测。