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。     

一种基于运动背景的视频对象分割算法

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展,基于内容编码和面向对象的存取和交互技术日益得到人们的重视,视频分割技术正在成为当前视频研究领域的热点之一,但是,目前的分割研究大部分是在没有全局运动的情况下进行的,对于运动背景下视频对象的分割研究还不多.为此,提出了一种新的基于改进分水岭和光流的视频分割算法,即先将原始图像使用改进的分水岭算法标记成不同的灰度区域,然后以光流法得到的对象运动信息作为评判准则,将这些区域分别归类于前景对象和背景,达到从运动背景中分割出前景对象的目的.仿真实验表明,此算法能够较精确地分割出视频对象.     

一种几何约束目标识别方法

针对复杂背景中有几何形状且可分割的目标图像,本文提出了一种以方向编码进行抗旋转匹配,结合几何约束进行目标识别和分类的进行目标检测的方法.首先对图像分割,获得连通区域并进行标记后,对各标记块进行基于模板特征的旋转匹配方法,方法采180个编码矢量进行积相关计算,在标记块比较大的情况下,大大减少了传统相关匹配方法的计算量,获取模板最明显特征块在实时图像中的定位;然后根据目标模板各连通区域间的几何依赖关系进行几何约束计算,消除了可区分背景对模板匹配的影响.图像分割采用改进的分水岭方法实现,减少了纹理和噪声对图像分割效果的影响.最后针对目标识别的实际应用对方法的性能和误差进行了分析,给出了实验结果.     

基于改进的差分相乘运动目标检测

针对传统帧间差分在目标检测中的不足,提出了基于改进的差分相乘的运动目标检测方法.该算法通过四帧差分分别和混合高斯建模得到的背景图像差分之后再相与,然后通过阈值技术得到运动目标,背景自适应的更新减少了噪声和光照变化对检测的影响,从而解决传统帧差法可能出现的无法检测完整目标的现象.实验表明,改进算法改善了传统帧差法中存在的较多伪目标点与空洞现象,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

基于ICA子空间的目标运动变化检测方法

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在子空间图像差分模型的基础上,提出了一种基于ICA子空间的目标运动变化检测方法,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法对图像配准精度要求很高的问题．实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性．     

利用采样窗口与彩色信息提取石材大板目标轮廓

目的提取生产线复杂背景下的石材大板目标轮廓,为后续石材大板的实时优化排版及下料等智能化加工提供基本参数.方法将彩色信息作为石材大板的有效分割特征.在HSI彩色图像空间中,定义采样窗口和动态检测窗口,提取采样窗口特征参数作为先验模板.用检测窗口遍历图像,根据检测窗口与采样窗口彩色分量概率分布的相似性分割出准目标区域;在该区域内用双阈值法分割出目标点区域,提取目标轮廓.结果对简单背景和复杂生产线背景下的石材大板目标轮廓提取进行了实验,并与直方图自适应阈值法进行了实验结果对比分析.实验结果表明,笔者所提算法能够准确提取简单背景和复杂背景下不规则石材大板目标轮廓.结论笔者算法从生产实际出发,能够准确提取复杂背景下不规则石材大板的目标轮廓,为石材大板的智能加工提供了前期输入参数.     

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。     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

一种改进的基于平均背景模型的运动目标检测算法

通过实验仿真分析探讨了基于背景差分法的两种运动目标检测算法(平均背景模型法和codebook 模型法)的性能和存在问题,并在此基础上提出了一种改进的平均背景模型的算法.算法采用当前图像与背景相减后差分图像的灰度直方图进行阈值的选取,同时引进新的背景更新方法,由分割得到的前景图像来控制背景更新的区域,实验结果表明,改进后...     

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。     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

动态跟踪中背景补偿与目标运动估计

针对目标的观测位置信息中混入了背景运动的问题,提出一种特征点集与稀疏光流场相结合的背景补偿方法.通过Harris算子找出一组特征点,在相邻帧中通过计算每个特征点的局部最优匹配区域得到稀疏点集的光流向量.根据其光流方向概率分布,最终计算出背景的偏移量.通过背景补偿,得到目标的真实偏移量序列,带入Kalman滤波方程,对下一帧中目标的运动状态进行实时估计.实验表明,背景补偿后的预测精度在10个像素之内,每个均值迁移跟踪单元大约需要10ms,提高了跟踪的稳定性,有效减少了迭代次数.新的跟踪器能满足动态实时跟踪的要求.     

Adaptive Contour Model for Real-Time Foreground Detection

A multiscale foreground detection method was developed to segment moving objects from a stationary background. The algorithm is based on a fixed-mesh-based contour model, which starts at the bounding box of the difference map between an input image and its background and ends at a final contour.An adaptive algorithm was developed to calculate an appropriate energy threshold to control the contours to identify the foreground silhouettes. Experiments show that this method more successfully ignores the negative influence of image noise to obtain an accurate foreground map than other foreground detection algorithms. Most shadow pixels are also eliminated by this method.     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

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．     

基于轮廓的孔洞填充算法

提出一种基于轮廓的孔洞填充算法.该算法首先查找目标区域的外围轮廓并添加标记;然后将目标区域内一点作为种子点,以外围轮廓为界进行区域生长,直至找到目标区域上的所有点;最后消除外围轮廓的标记,并将找到的目标区域上所有点置为前景色.实验结果表明,该算法不仅适用于任意类型的孔洞填充,而且具有很高的填充效率;随着目标区域面积的减...     

全向移动机器人运动控制系统的研究与实现

利用数字信号处理器为核心控制芯片，以足球机器人为应用对象，进行了三轴全向移动机器人运动控制系统的设计与实现。通过运动学分析，对平移、原地旋转、边平移边转身3种运动方式进行了研究和建模；采用上位机、无线模块、DSP控制模块、指南针等硬件设备搭建硬件系统，实现了各种运动模式。经联机调试，系统运动灵活，定位和姿态精确，可为其他全向移动平台的设计提供理论与实践的借鉴，也可为控制算法的研究提供硬件条件。     

航道智能监控系统中运动目标的检测与分割

运动目标的检测与分割是航道智能监控系统中的重要环节,先通过对图像作预处理平滑图像去除噪声,减小波浪对运动目标检测算法的影响,然后利用运动目标检测算法在背景中提取到前景对象,最后通过连通区域标识算法把每个对象用一个外接矩形来标识,从而实现对运动目标的检测与分割。