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.     

一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法

针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的运动目标检测方法.该方法基于帧间差分法检测出帧中的背景像素点后,再确立每个点的高斯模型,最后运用背景差分准确检测出场景中的运动目标.由于该方法提取的背景干净,故能有效克服以往检测算法存在的误检和空洞问题.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

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.     

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.     

基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测

针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的“鬼影”问题,提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测算法。通过图像前景检测比例判断光照是否发生突变,利用三帧差分法对图像的背景区域、运动区域和背景显露区域进行划分,并根据光照情况及时改变各区域的学习率以调节混合高斯模型背景迅速更新,设计了基于三帧差分的学习率自适应混合高斯模型背景更新的方法。该方法使光照突变及目标突然运动后产生的新的背景模型得到迅速更新,从而改善这两种情况下运动目标检测效果。实验结果表明,该算法避免了光照突变时的大面积误检现象,并且同时解决了突然运动目标的“鬼影”问题。     

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。     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

一种运动背景下目标快速定位方法

针对运动背景下目标检测算法计算量大,难以实现实时跟踪的问题,提出了一种目标快速定位方法.该方法采用图像配准补偿背景运动量,由多帧图像差分消除背景图像获得目标图像,通过自适应阈值对目标图像二值化,用形态学处理消除噪声斑点,最后通过连通区域像素个数统计判决,进一步去除伪目标,最终定位目标区域.试验结果表明该方法能在2-6 ms内准确定位平移运动背景下的目标.     

基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法

针对静态摄像条件下视频序列图像,提出一种基于背景重建的序列图像车辆目标检测方法.该法先选取一帧图像存入背景缓冲区,然后根据当前帧图像与前一帧图像、背景图像的差分信息对背景缓冲区的背景进行更新.通过运动区域检测、噪声去除、连通单元标记、目标提取、阴影检测等处理,能获取完整的车辆目标区域.实验结果表明,该方法快速、准确,具有较好的实用价值.     

混凝土断裂韧度尺寸效应探讨

从国内一些单位近来所进行的断裂试验数据看,虽然在计算断裂韧度KⅠc时,裂缝长度a的取值为已经考虑了断裂过程区影响的临界有效裂缝长度ac,但KⅠc仍是有尺寸效应的,且基本满足由Weibull脆性破坏统计理论所导出的尺寸效应关系式,严格地说,此尺寸效应关系式只能在包括缝高比a/h在内的所有几何尺寸均相似的条件下才能应用.但大、小尺寸试件的临界缝高比ac/h往往是不相似的,因此尺寸效应关系式还应乘上一修正项.     

双阈值灰度归类背景重构算法

 针对背景差法背景重构的难点,提出了一种改进的像素灰度归类的背景重构算法。该方法假定“背景在图像序列中总是最常被观测到”,根据帧间灰度差和累计帧差和划分灰度类,对划分的灰度区间执行合并操作,最后选择出现频率最大的灰度类作为该像素的背景值。仿真结果表明,该算法有效地避免了混合现象,当场景本身存在缓慢变化时也能很好地构建出背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪。     

Background Subtraction and Frame Difference Based Moving Obiect Detection for Real-Time Surveillance

A new real-time algorithm is proposed in this paper for detecting moving object in color image sequences taken from stationary cameras. This algorithm combines a temporal difference with an adaptive background subtraction where the combination is novel. When changes occur, the background is automatically adapted to suit the new conditions. For the background model, a new model is proposed with each frame decomposed into regions and the model is based not only upon single pixel but also on the characteristic of a region. The hybrid presentation includes a model for single pixel information and a model for the pixel's neighboring area information.This new model of background can both improve the accuracy of segmentation due to that spatial information is taken into account and saliently speed up the processing procedure because portion of neighboring pixel can be selected into modeling. The algorithm was successfully used in a video surveillance system and the experiment result shows it can obtain a clearer foreground than the single frame difference or background subtraction method.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。     

一种微小视频变化的移动检测方法

提出了一种用于数字视频监控系统中运动物体检测和报警的优化背景差法。针对该算法本文进行了详细的分析,并设计了算法流程。用此算法重建背景图像以及用图像差分算法计算像素改变比例,能监测慢速、微量变化的运动物体。最后与相邻帧差法进行了实验比对,实验结果表明该方法有明显的优势。优化背景差法实现简单、快速、有效,适用于对重点区域进行微小移动监测的监控系统。     

一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。