一种改进的运动目标检测算法

针对目标检测过程中的背景变化、光照变化、阴影对检测的影响,提出了一种改进的运动目标检测算法。首先利用改进的统计方法建立了目标的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将检测出的目标采用融合HSV颜色信息和纹理特征的混合高斯阴影模型方法来去除阴影。实验结果证明,该算法在场景中有目标运动的情况下。能够准确地建立背景模型,并能去除阴影影响,提高系统的检测准确性。     

基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法

为解决车辆阴影检测中易将车辆阴影相似的车辆区域误检测为车辆阴影的问题,提出了一种基于超像素和支持向量机的车辆阴影检测算法.首先,利用简单线性迭代聚类法将图像分割为若干超像素;然后,以超像素为基本检测单位,根据HSV空间中的一组判别条件对车辆阴影进行初步检测;在此基础上,利用支持向量机识别并去除被误检测为车辆阴影的车辆区域,进而得到最终的车辆阴影.实验结果表明,所提算法能够较好地区分车辆阴影及与车辆阴影相似的车辆区域,提高车辆阴影的检测率和分类率.     

基于双特征的前方车辆实时检测

提出一种在无先验知识的情况下,综合利用车辆阴影和对称性两种特征进行前方车辆检测的算法.该算法通过检测车底阴影特征生成车辆存在假设,首先,利用大津阈值分割方法(OTSU)得到车辆阴影特征,采用阴影区域融合方法解决阴影边缘的变形问题,得到可能包含车辆的区域;然后,利用车辆对称性特征对感兴趣区域进行验证,并对其中的车辆区域进行准确定位.通过对实际采集的道路图像序列进行测试,结果表明:该算法能够实时、有效地检测出前方车辆.     

基于灰度渐变特征的运动车辆阴影检测

针对当前基于颜色特征的阴影检测算法鲁棒性低的缺点,本文提出了一种基于灰度渐变一致性的运动车辆阴影检测算法.首先应用改进的高斯混合模型对背景进行自适应重建和更新,然后根据差分图像中运动阴影在水平和竖直方向上灰度变化一致的特点,提取阴影区域的灰度跳变点,并以灰度跳变点的密度分布为依据分割车身区域和阴影区域,实现对阴影区域的识别与提取.实验结果表明,该算法能够快速有效地提取运动车辆的阴影,同时,本算法在阴影与相邻车辆车身重叠情况下也有较好的检测效果.     

一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法

针对计算机视觉处理系统中,阴影会严重影响到对目标的跟踪、识别和图像场景的理解的问题,提出了一种基于YUV色彩空间的阴影检测方法并给出了与不同色彩空间的实验对比结果.该算法将分割出的运动目标与背景在亮度和色度进行对比,从而区分出运动目标和运动阴影.实验证明,与其他的阴影检测的算法相比,该方法具有更高的准确性和更快的检测速度.     

运动车辆阴影的快速检测算法

针对室外交通监控系统遇到的环境光性质变化等问题,提出一种运动车辆阴影快速检测算法.算法首先根据局部阴影模型,利用亮度比判据进行阴影初检测,然后根据动态边缘投影估计得到的车体位置剔除伪阴影,最后根据亮度比统计直方图对亮度比判据阈值进行自适应更新.为验证算法的有效性,分别在不同监控场景、不同日照情况下,对车辆阴影检测进行了实验.实验结果表明:该算法检测速度快,精度高,不受光源性质变化造成的颜色漂移现象的影响,能准确剔除阴影,适合室外环境下的车辆动态检测.     

基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法

传统的码本模型能够快速完整的检测出运动目标,但检测出的运动目标边缘不准确,同时易受到阴影的干扰。针对这一问题,本文提出了基于边缘检测与码本模型的运动目标检测算法。该算法在码本模型提取运动目标的基础上,利用基于YCrCb色彩空间的阴影去除算法消除阴影;然后根据Canny边缘检测算子和形态学闭运算获取运动目标的边缘轮廓。将阴影去除得到的运动目标与边缘检测得到的边缘轮廓进行“与运算”,得到最终的运动目标。经过实验仿真,本算法能够提取边缘轮廓准确和完整的运动目标, 同时能有效的抑制噪声。     

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.     

基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷,提出了一种改进的纹理特征算子,将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合,从而实现对阴影的检测与去除,利用随机Hough算子对圆的检测原理,在运动目标检测的基础之上,实现对人头的边缘检测。实验结果表明:该算法可以很好地检测出运动目标,并能够有效去除运动目标包含的阴影区域,从而实现人头区域的检测。     

基于阴影特征和Adaboost的前向车辆检测系统

为了解决汽车安全辅助驾驶系统中的前向车辆检测问题,提出了一种基于单目视觉的在线前向车辆检测系统。通过检测车底阴影特征来生成车辆假设,分别提出了自适应路面阈值方法和阴影区域融合方法以解决路面区域灰度变化和阴影边缘变形问题;使用基于梯度特征的adaboost方法来验证车辆假设;最后使用Kalman滤波对检测到的目标进行跟踪以改善系统性能。使用道路实拍的图像序列对系统进行了测试。结果表明,该系统能够在实时条件下有效检测前方车辆。     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

Multi-features Based Approach for Moving Shadow Detection

IntroductionAs the core of smart surveillance system, image analysistechnology has been used to many fields including home andcommunity surveillance, and transportation monitoring. Themain aim is to detect special moving objects, such as vehicle,walking person, etc. By computing object features as motion,shape, color, texture, centroid, and area, the events in thescene can be evaluated. The requirements of moving objectdetection is the tracking application should be robus…     

基于GMM和MRF的自适应阴影检测

运动目标阴影在很大程度上会影响运动目标跟踪、行为识别的正确性和有效性.为此,文中提出了一种基于混合高斯模型和马尔科夫随机场的自适应阴影检测方法.该方法首先对混合高斯模型进行改进,使其可以自适应调整参数学习率以消除浅阴影;然后采用马尔科夫随机场综合邻域的空间依赖性信息进行精确的阴影检测.为了提高基于马尔科夫随机场的阴影检...     

用于交通治安卡口的全天候视频车辆检测方法

文章针对交通治安卡口应用,提出了一种基于视频的全天候智能车辆检测方法。该方法主要特点是不考虑车辆跟踪,提高了计算速度并避免了跟踪误差,适于嵌入到监控摄像机中;而且自动区分白天/夜间场景。对于白天场景,通过背景剪除、阴影抑制、形态学计算等手段获得运动信息,然后根据车辆的尺寸、对比度与纹理特征实现车辆检测;对于夜间场景,利用车灯的高亮度与对称性特征得到车辆检测结果。该方法快速有效,在现场采集的实际路况视频数据上,白天与夜间车辆检测准确率分别为96.42%和95.96%。     

基于多层码书模型的运动阴影检测算法

在实际监控场景中,运动阴影的存在将对目标检测的准确性产生直接影响.针对此问题,本文提出了一种采用三层码书模型以此来提高阴影检测识别率的算法.该算法首先通过传统码书模型获取前景,然后对前景部分建立备选码书模型,再从备选码书中提取出具备阴影特质的点,构建阴影码书模型,最后通过该模型去除运动阴影.实验结果表明,与传统算法相比,该算法对阴影检测识别率有较大的提高.同时,通过对不同场景的对比,结果说明该算法具备良好的鲁棒性.     

改进的HIS阴影去除算法研究及实现

在智能交通视频监控系统中,户外环境下目标物体阴影的存在会导致许多问题。为此,本文提出了一种基于颜色特征的车影去除改进方法,通过比较阴影存在前后的场景点在HSI空间中亮度畸变和色度、饱和度畸变的夹角的分布规律,达到检测和去除车辆阴影的目的并通过DSP系统实现。仿真结果表明本算法速度快,可信度高,明显降低了阴影对交通监控中目标检测的影响,并提高了算法的通用性。     

阴影处理在交通监控系统中的应用

在视频交通监控系统中阴影去除结果与后续的整个监控系统有很大的关系,例如车型分类,车辆跟踪以及车流量统计和测速都会因为阴影产生很大的困难。本文结合车辆监控系统所观测的道路场景的特点,分析了具体情况下阴影的特殊性,提出一种有效的阴影去除算法。该方法将时间信息和道路纹理特征有效的应用于算法中。首先,在序列图片中进行运动物体分割;下来,在前景中应用边缘信息和纹理特征实现车辆和阴影的区分。经过实时系统的应用显示出很好的阴影去除性能。     

基于HSI运动车辆阴影消除的快速算法

针对视频序列图像提出一种运动阴影快速消除的算法,首先利用背景差分获取前景,再根据投射阴影HSI彩色空间的特征,分割运动车辆和运动车辆阴影。实验结果表明该方法能快速准确分割,具有良好性能。