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.     

结合光流法与最近邻算法的运动目标检测

运动目标检测具有广泛的理论和现实意义,光流法是检测运动目标的重要方法之一。但是用于运动目标检测的光流算法却有着计算量大、处理复杂的问题。一种聚类分析算法和改进的LK光流法相结合检测方案可以很好地解决此类问题。对基于改进的LK光流法的运动目标检测算法进行了分析和仿真,再加以聚类分析使得检测出的运动目标更加准确。首先对图像序列进行采样与预处理,并利用LK光流法计算得出相邻帧图像的光流场,然后再利用最近邻聚类算法对得到的光流场进行处理,进而检测出图像中的运动目标,最后使用Matlab软件进行算法程序验证。通过实验可知,基于金字塔LK光流法与最近邻算法的运动目标检测方案可以更加有效地检测出运动物体。     

基于运动背景的自适应视频对象分割算法

为解决运动背景中视频对象的准确提取,提出一种基于全局运动的自适应视频对象分割算法。基于特征点计算帧间运动,利用最小二乘法计算摄像机仿射参数进行运动补偿,通过二值开闭重建滤波器进行预处理消除噪声;采用改进的分水岭算法将图像标记成不同的灰度区域,以自适应的光流法对分割的对象信息进行评判,从运动背景中分割出前景对象。实验表明,该算法能准确地从运动背景中分割出视频对象,显著地减少了动态前景对象的分割误差,提高了分割质量,可应用于运动目标检测与跟踪。     

基于光流场分割的伪装色运动目标检测

为了解决伪装色运动目标难以检测的问题,通过分析动态背景下具有伪装色运动目标的运动变化规律,提出一种基于光流场分割的运动目标检测方法;在具有伪装活动目标且背景动态变化的视频中采用稠密光流算法计算出视频序列的运动光流场,根据运动目标与背景运动方式的差别对运动光流场进行分析,利用K-均值算法完成运动目标与背景的分割,获取运动目标区域。实验结果表明,在摄像头固定情况下,该方法能在变化的背景中有效检测出伪装色运动目标。     

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.     

LK光流法和三帧差分法的运动目标检测算法

三帧差分法是目前较为常见的运动目标检测算法之一。它的执行速度较快,但是它会存在各种干扰以及易受到环境噪声的影响,而且容易在检测到的运动目标内部产生较大的空洞,以致影响到最后的检测效果。针对这些问题,将Lucas-Kanade光流法与三帧差分法进行结合。利用Lucas-Kanade光流法计算得到运动目标的大致矩形区域。在确定的区域内外通过选取不同的阈值利用三帧差分算法提取运动目标,构成一种分级阈值的三帧差分法。并且利用前面光流法计算得到的角点来完善目标轮廓。这样将传统三帧差分算法的阈值分割转换成阈值分割与区域分割相结合的模式。试验结果表明,该改进算法具有良好的抗噪性,能够得到比原算法更好的检测效果。     

基于光流法的粒子图像测速

以对粒子图像测速为目标,使用光流场针对数字图像建立整体光流模型,计算出粒子图像各像素点的速度场。对比不同粒子条件下的速度场从而获得符合光流法测试的粒子图像。采用了基于微分方程的Lucsa-kanade光流场计算方法,对流场显示进行定量化测速,实现对了流场的瞬态测量。光流法应用于粒子图像测速技术中,可用于速度场计算,也可用于修正原有的互相关算法得到的错误矢量。     

基于对称差分算法的视频运动目标分割

提出一种视频运动目标分割的改进算法, 该算法综合帧间差分算法及背景减算法获得的信息分割运动物体, 利用对称差分算法获得中间帧运动目标的轮廓信息, 以该轮廓的外接矩形为分界, 再对其外部进行动态背景更新处理, 并对其内部进行减背景运算. 实验结果表明, 该改进算法解决了帧间差分算法在运动物体缺乏足够表面纹理时, 易产生空洞和边缘缺失的问题, 具有计算速度快、 抗噪声能力强和分割效果好等优点.     

基于图像纹理分析的目标物体识别方法

介绍了用图象纹理分析的方法,对目标物体进行识别.采用直方图法求出阈值,利用该阈值分割目标物体,对目标物体进行采样,分析纹理,在另外一幅图中进行边界匹配和纹理比较,来确定两个目标物体的一致性.     

基于图像纹理分析的目标物体识别方法

介绍了用图象纹理分析的方法,对目标物体进行识别。采用直方图法求出阈值,利用该阈值分割目标物体,对目标物体进行采样,分析纹理,在另外一幅图中进行边界匹配和纹理比较,来确定两个目标物体的一致性。     

基于自适应双分数阶光流模型的运动目标分割

针对当前光流算法在光照不足的环境下不能进行弱纹理区域的运动目标分割问题,提出了一种自适应双分数阶光流(ADFOVOF)模型.该模型在双分数阶光流(DFOVOF)模型的基础上,通过图像信噪比计算DFOVOF模型中数据项的分数阶微分掩模的阶次及尺寸;应用以光流向量为特征的超像素调整DFOVOF模型中平滑项的分数阶微分掩模的形状.实验结果表明,在光照不足或者光照变化剧烈的场景下,文中算法能够精确估计光流场,获得清晰的运动目标轮廓.     

采用二次灰度直方图的砂轮磨粒图像阈值分割

为了解决金刚石砂轮表面磨粒灰度直方图阈值分割方法对区域划分存在误分割的缺陷,提出一种基于二次灰度直方图连通区域标记磨粒图像分割方法.首先,将原始金刚石磨粒图像转换为灰度图像,并对其滤波处理消除噪声.其次,设定阈值完成第一次直方图阈值分割,消除较小结构暗细节.然后,标记各个连通区域,填上不同的颜色.最后,设定阈值完成第二次直方图阈值分割,获取感兴趣目标磨粒区域.结果表明:文中方法可将感兴趣目标磨粒与背景分离,得到较好的分割效果和较高的分割效率.     

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.     

基于光度立体技术的地板疵点检测方法研究

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度,为此我们提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,我们提出的这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

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。     

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。     

基于光度立体技术的地板疵点检测方法

不同类型地板的疵点检测系统需要不同的检测算法,这样不仅会提高生产成本,还会造成产品检测流水线的复杂程度;为此提出了一种对两种不同纹理表面地板疵点的检测方法。首先采集若干幅地板图像,利用光度立体测量技术进行处理,再通过SVM分类器对图像分类。对表面光滑的LC11软木地板疵点进行一般的阈值分割算法处理即可;对于表面粗糙的荔枝纹pvc运动地板预先进行平滑滤波、FFT处理,再通过阈值分割等算法处理。试验结果表明,这种疵点检测方法可以较好地满足对两类地板疵点的检测。     

光切法在运动表面形貌在线测量中的应用

叙述了在线运动表面形貌测量技术在部分弹流润滑 (PEHL)下的动态磨损研究的重要性 ,比较了目前主要的粗糙度测量技术 .针对运动表面的特性 ,采用光切法原理 ,并基于图像提取技术开发了一套在线测量系统 .验证了该套系统在静态下的测试精度 ,并研究了表面跳动和表面速度对测试的影响 ,结果显示该套系统具有较高的精度 ,受运动表面的跳动和速度的影响较小 ,非常适合运动表面形貌的在线测试 .它不仅可以应用到 PEHL 下动态磨损试验过程中表面形貌变化的测试 ,也可应用到一些现场运动工件表面粗糙度的自动化测量     

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。