基于改进ViBe算法与三帧差法的运动检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法存在的鬼影和漏检问题,文章提出了一种基于改进ViBe算法和三帧差法的运动目标检测的方法。首先针对ViBe算法检测结果存在鬼影的问题提出一种改进的方法,改变ViBe算法中仅通过第1帧建立背景模型的方式;该文在前5帧中每个像素点的邻域随机选取4个像素点建立一种具有时间和空间信息的背景模型进行运动检测,并采用"或"类型三帧差法做"或"运算改善漏检的问题;然后对显著性检测结果做"与"运算去除过检点以提高运动目标检测的准确性;最后进行适当地后处理得到最终的检测结果。该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点,实验结果表明能够快速并准确地检测出运动目标。     

一种改进的ViBe运动目标检测算法

为抑制传统ViBe算法在检测运动目标时产生的"鬼影",提高监控视频运动目标检测的准确性,提出了一种改进的ViBe运动目标检测算法。该算法采用连续相邻的多帧图像序列代替传统ViBe算法中第一帧图像,构建背景模型,从根源上解决传统ViBe算法在运动目标检测中存在的"鬼影"问题。利用Canny边缘检测算子和形态学运算相结合的方式准确完整的提取运动区域,降低算法的复杂度且减少运动区域的提取时间。提出一种背景模型更新策略判定条件,提高背景模型的质量,消除高频扰动对运动目标检测的影响,从而实时保证运动目标检测的准确性和鲁棒性。实验结果表明:经过4种算法的对比,改进的ViBe算法能够有效的抑制鬼影,且在高频扰动的情况下能较好的适应动态背景,显著提高运动目标检测的准确性。     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

面向运动目标检测的改进ViBe算法研究与实现

ViBe算法容易实现且运算效率高等优点，在运动目标检测等领域中获得广泛运用，但其也存在一些缺点，如鬼影、空洞、漏点以及运动目标检测不完整等问题，针对这些不足，从ViBe算法处理过程的主要阶段出发，提出一种改进的ViBe算法.首先用迭代累积背景法获取真实背景用来抑制鬼影问题，其次把真实背景分别用于帧差法和改进的ViBe算法中，帧差法可用来弥补视频序列帧中边界处像素点遗漏问题，改进的24领域ViBe算法用来提高模型精度，再把两个结果进行“或”运算，最后利用形态学进行处理用以消除小噪声干扰，使得到的目标更加完整.该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点，实验结果表明，与传统的ViBe算法相比，能够有效抑制鬼影以及减少漏点问题，提高运动目标检测精确度.     

采取阶段性改进的全新ViBe目标检测算法

针对ViBe (Visual Background extractor)算法在目标检测过程中易产生鬼影问题和检测目标不完整问题,从ViBe算法处理过程的主要阶段出发,提出一种全新的ViBe目标检测算法.首先,在模型初始化阶段,利用前m帧视频序列对应像素点的均值构建背景模型,同时将原算法的8邻域改为24邻域进行样本选取以及动态调整匹配半径;然后,在目标检测阶段,引入最大类间方差法来计算当前图像帧的最佳分割阈值,进而对前景像素进行二次判别;其次,在背景模型更新阶段,根据背景变化快慢程度动态地调整更新因子;最后,对获得的前景图像进行形态学处理得到最终的前景目标.实验结果表明,改进后的ViBe算法使鬼影问题得到有效解决,目标检测的准确度和完整度也有大幅提高.     

基于改进ViBe算法的运动目标检测

ViBe算法是一种基于静态背景下的运动目标检测算法，针对其“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题提出了改进ViBe算法，即对原ViBe算法的背景模型初始化、动态阈值、前景分割和背景模型更新等4个部分进行了改进。采用均值法获取的背景图像初始化背景模型，可消除“鬼影”;利用计数法控制前景分割动态阈值，使前景图像更加准确；使用帧差法思想改进前景分割，使前景图像更加完整；通过引入阈值保证背景模型更新的稳定性。根据试验结果可知，改进ViBe算法对正常移动车辆、较小运动目标和存在静止情况的运动目标都有较好的检测能力，解决了“鬼影”问题和运动目标静止时会被更新为背景的问题，同时相较于原ViBe算法和其他常用运动目标检测算法，改进ViBe算法在保证准确性的基础上提高了检测的完整性。     

一种改进的ViBe鬼影抑制算法

为了提高交通监控的准确性,针对传统ViBe算法存在鬼影问题,提出了一种V-ViBe算法的改进方案。该算法利用连续的图像序列代替单帧图像,构造出"虚拟"背景图像,改进了传统ViBe算法初始背景模型建立方法。利用形态学相关知识消除干扰目标,使检测目标更加完整。实验表明:V-ViBe算法从第一帧即可有效消除鬼影对目标车辆检测的影响,在不改变ViBe算法优势的前提下,显著提高了检测的准确性。     

一种改进视觉背景提取（ViBe）算法的车辆检测方法

视觉背景提取(visual background extractor,ViBe)算法应用在车辆检测时存在一个比较明显的缺点,即当视频第1帧中存在待检测的移动车辆时,在后续帧的车辆检测过程中,对应第1帧中车辆的位置处会出现鬼影并且鬼影会持续一段时间才会彻底消失,从而干扰后续帧的检测效果。提出一种改进的ViBe建模方法,新方法在前n帧中实现初始模型的初始化,并结合ViBe算法的更新方法进行模型更新。在不同分辨率、不同场景的视频中对原算法和提出的改进方法进行对比实验,实验结果表明,在第1帧中不包含车辆和包含车辆2种情况下,提出的改进的算法都能有效地检测出移动车辆且不会产生鬼影的问题。因此,改进方法比原算法更有效和实用。     

一种运动背景下视觉注意辅助的目标检测方法

针对运动背景下序列图像中前景目标难以准确检测的问题,提出了一种视觉注意辅助ViBe算法的目标检测方法.首先利用提出的"记忆窗"随机抽样一致性算法估计出背景运动模型,再将补偿后的帧图像送入视觉显著性辅助ViBe算法进行目标检测,其中背景更新因子由图像的二维熵和显著性共同决定,同时,显著性特征也被用来对"鬼影"效应进行滤波抑制.实验结果表明,在缺乏运动前景目标的先验知识的情况下,本方法能够有效地解决通常方法对运动背景中的目标难以甚至无法检测的问题,并且具有较高的鲁棒性和检测效率.     

基于帧间差分的ViBe运动目标检测

针对光线变化时现有前景检测方法易将背景检测为运动目标、形成大片阴影的问题,本文利用帧差法对光线变化的不敏感性,对基于ViBe的背景建模、前景检测算法进行改进。结合帧间差分的ViBe前景检测方法包括背景初始化、背景模型更新及后期图像处理三个模块。该方法在更新背景模型时,加入了帧间差分判别多阈值比较,并依据帧间差分的结果对背景更新率进行动态调整,最后对背景建模后的检测结果进行形态学处理,针对大的噪点进行轮廓提取及判定,最终检测出运动目标。针对不同条件下监控视频的试验结果表明,本文方法初始化速度快、实时性好,有效地抑制了由于光线干扰形成的大片鬼影区域。     

基于差分法和轮廓填充的运动目标检测方法

针对当前计算机视觉领域的运动目标检测存在残缺不全的问题,提出一种基于差分法和轮廓填充的检测新方法。利用帧间差分法提取运动视频前景,绘制帧差结果的最小外接圆,并对其进行填充得到帧差目标;同时利用背景消除法对相同的运动视频进行前景提取,并填充其结果轮廓,得到背景差目标;对帧差目标和背景差目标进行与运算即可得到真正的运动目标。试验采用行人和烟雾视频作为测试样本,结果表明该方法计算简便,准确率分别达94.42%和93.88%,可实现对运动目标的有效提取。     

改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法

为解决视频监控系统中因光照变化、相似颜色干扰及快速动目标而导致的目标易丢失问题,提出一种改进ViBe算法与Meanshift结合的目标跟踪方法。首先采用三帧差分和ViBe算法结合进行前景目标提取和检测,以消除鬼影的干扰,利用色度特征和梯度特征相结合的方法来抑制阴影;同时通过将边缘特征融入到Meanshift算法中,引入运动矢量在当前帧中预测下一帧运动目标的位置,实现场面监视环境中运动目标的持续、准确跟踪。通过在监控视频中行人、车辆及飞行器等不同场面目标做实验,验证了本文方法不仅能够持续、准确地跟踪运动目标,并且可适用于场面雾天低能见度条件下的运动目标跟踪。     

基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.     

一种能快速抑制鬼影及静止目标的ViBe改进算法

ViBe算法存在鬼影和静止目标问题,这些问题给目标检测带来误差,需要快速有效地抑制。文章在原始ViBe算法基础上,先通过比较局部区域的背景模型像素值方差和新来帧该区域的像素值方差的大小来判断该区域存在鬼影还是静止目标,存在则进行抑制,然后采用不同的策略更新鬼影区域和静止目标区域的背景。实验结果中,改进算法仅用15帧就可以完全抑制鬼影,仅用20帧就能完全抑制静止目标,而原始ViBe算法完全抑制鬼影需要108帧且抑制静止目标能力有限。实验结果表明,对于普通的以及背景较为复杂的监控场景,文中改进算法可行、有效。     

融合两帧差分法的改进视觉背景提取算法

针对视觉背景提取(Visual Background Extractor, ViBe)算法在运动目标检测过程中容易受到噪声干扰的问题,将两帧差分法融入ViBe的前景检测阶段,提出一种融合两帧差分信息的改进ViBe算法(ViBe with two-frame differencing, ViBe-TD)。首先,设计单阈值形ViBe(single-threshold form of ViBe, S-ViBe)检测,为信息融合做准备;其次,基于逻辑斯蒂(Logistic)回归模型,实现像素点上两帧差分和S-ViBe检测信息的融合;最后,综合两类检测信息完成前景像素点的判定。实验结果表明,ViBe-TD算法在4种不同场景视频上的检测效果达到了0.932的平均精确率,0.785的平均召回率以及0.842的平均F1值。与原算法相比,ViBe-TD算法的各项指标平均有0.158的提高,具有良好的检测效果。     

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.     

一种鬼影及边缘传播抑制的ViBe目标检测算法

针对在目标运动检测中ViBe算法容易产生鬼影、缓慢移动的目标容易融入背景样本模型等问题,提出一种改进的ViBe算法,首先在使用ViBe算法检测到运动目标后,利用迭代自组织分析算法的阈值分割来进行鬼影判别;其次利用改进的Canny算子获得图像的边缘特征,当ViBe算法在更新目标边缘的背景样本模型时不对其邻域的样本模型进行更新,从而使得缓慢移动的目标融入背景样本模型的时间得以延长;最后通过形态学处理获得完整的运动目标.实验结果表明,与传统ViBe算法相比,本文算法在有鬼影的情况下能更快获得较高的检测准确率,在有缓慢移动目标的情况下准确率的下降时间更晚.     

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.     

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。     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.