基于DM642的自适应运动目标检测系统

针对帧差法和背景差法的运动检测方法的不足以及运动检测系统中图象数据处理量大、算法复杂等特点,设计了以TMS320DM642为核心处理器运动目标检测系统硬件平台。运动目标检测算法采用三帧差法与背景差法相结合的方法,并使用一种类单高斯阈值求解的方法实现门限的自适应调整和运动目标的分割,弥补了帧差法和背景差法的缺陷,提高了检测的准确性。结果表明,该系统运行良好,能够准确地检测出运动目标。     

一种基于混合高斯模型运动目标检测新算法

针对传统的混合高斯模型算法检测时存在较多噪声的不足,提出了一种基于混合高斯模型与三帧差法相结合的运动目标检测算法。该算法首先分别通过混合高斯模型算法和三帧差法各获得一幅前景图像,然后将两幅图像进行逻辑或运算;再对获得的图像进行自适应中值滤波处理,并利用连通域阈值面积去噪法除去剩余的噪声,最终提取出运动目标。实验仿真结果表明,利用该方法可以有效地提高运动目标的检测率。     

一种改进的三帧差分运动目标检测算法

针对传统的三帧差分运动目标检测算法存在的通用性差和检测目标不完整的问题,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法,并给出了试验中的检测效果对比图。该算法采用自适应阈值对差分结果进行二值化,从而提高了算法的通用性。在二值化图像上画出运动目标外部轮廓并对目标轮廓内部进行单色填充,弥补了运动目标内部的空缺。实验结果表明,该算法运算量小,实时性高,通用性好,可以更准确地检测出运动目标,并解决了目标内部空洞的问题。     

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.     

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当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

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。     

基于帧差法和边缘检测法的视频分割算法

针对目前常用的视频分割方法易受到噪声、亮度突变的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于帧差法和边缘检测法相结合的视频分割算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分得到运动区域,然后对当前帧进行Kirsch边缘检测得到边缘图像,综合二者的检测结果得到更为精准的运动对象边缘.采用边缘连接算法完成对断裂边缘的连接,最后通过区域填充得到运动目标掩模图像,从而分割出完整的运动目标.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从视频序列中自动地分割出来.     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

基于单运动目标的PTZ检测跟踪系统设计

针对现有PTZ系统在背景图像动态变化时,对于恶劣环境、低照度和光线不足等容忍度差,误检率高,难以同时达到准确、实时、可靠等跟踪要求的缺点,提出了一种新型PTZ检测跟踪系统.运用自适应背景差分法分割出运动目标;采用改进的OSTU算法获得动态阈值;通过帧间差的结果控制背景累计更新;使用投影法实现运动目标的精确定位.在CamShift算法基础上加入Kalman滤波进行运动预测,实现了对运动目标的PTZ实时跟踪.在VC+ +环境中,利用图像采集卡和快球进行高速图像采集与云台控制,以行人为运动目标进行测试.结果表明,该系统实现了运动目标的检测、定位和PTZ跟踪;从其统计的检测率和运行时间看,有很好的鲁棒性和实时性.     

运动目标检测的三帧差分和背景消减研究

本文介绍了一种基于视频监控系统的运动目标检测方法。这种方法综合利用三帧差分和背景消减来进行运动检测的方法。这种算法在帧差法的基础上,得到完整可靠的运动目标图像。在铁路视频监控系统中主要使用固定摄像机对一固定场景进行监控,因此,图像序列三帧差分方法在智能化铁路视频监控系统中是一种重要的运动目标检测方法。     

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。     

基于帧间差分和背景相减的运动目标检测和提取算法研究

对比分析了常用的图像目标检测算法,根据其各自优缺点,提出了基于帧间差分和背景相减相结合的运动目标检测和提取算法。详细介绍了基于上述算法的运动目标检测的全过程,并准确地检测出了运动目标。通过对实验结果进行分析表明,该算法既避免了背景相减法因背景变动导致的目标提取不准确,又避免了帧间差分法的运动目标不完整,能够有效去除噪声和阴影,具有良好的检测效果。     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于DSP的高速多光谱探测系统研究

为了实现高速获取多窄脉冲光谱分布数据信息,并抑制背景噪声及多光谱源之间相互干扰的问题,研究了一种基于DSP控制DMA高速采集干涉条纹并反演光谱的系统.设计了帧减降噪处理算法用于完成对窄脉冲光信号与背景光噪声的分离与提取,并通过3级兵乓缓存结构实现了该算法在高速DSP中的流水线作用.给出了系统硬件结构设计与DMA控制方式,分析了帧减降噪算法及兵乓缓存设计的实现方法.在CCS环境下仿真计算了帧减降噪算法条件下干涉条纹的输出变化,论证了该方法的可行性.实验采用555 nm、665 nm以及805 nm 3种窄脉冲激光同时入射系统进行光谱测试,数据采集由DSP5510控制DMA8237-5实现.结果显示,采用帧减降噪算法的光谱分布旁瓣抑制效果好,背景噪声基本消除,并且其处理速度比基于C++光谱分析软件的系统提高了3倍左右.由此可见,该设计具有高速多光谱同时探测的性能.     

一种基于脉冲耦合神经网络的运动目标提取方法

运动目标提取是视频分析和理解的基础,在视频监控应用中具有重要的意义.本文在帧间差分法运动检测的基础上,研究了运动目标的提取方法.针对现有方法存在的对帧间差结果噪声敏感和低效的问题,引入了一种脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)方法.通过一种特别的映射方法,该PCNN网络模型能有效地抑制噪声,并能高效地提取运动目标.实验结果证明,该PCNN方法比现有一些方法具有更高的精度和更快的速度.     

基于隐马尔可夫模型的舰船辐射噪声目标识别

将隐马尔可夫模型引入到舰船噪声目标识别中。选择MEL频率倒谱及其差值参数作为模型的观察序列,分别采用Baum-Welch算法和Viterbi算法对模型进行训练和识别。对这一模型进行了计算机模拟,并利用潜艇、鱼雷和水面舰3类目标的海上实录噪声对其识别性能进行了测试,正确识别率为87%。实验表明,用隐马尔可夫模型对舰船辐射噪声进行目标识别可以取得较好的效果。     

基于空间差分算法的相干信号二维DOA估计

针对传统解相干算法对阵列孔径利用率不高的问题,提出了一种改进的空间差分算法,通过重构子阵之间的协方差矩阵,将阵列接收信号协方差矩阵的所有自相干信息和互相关信息充分利用,再通过建立差分矩阵,利用空间差分算法去除噪声的影响。最后采用传播算子（PM）算法完成二维波达方向（DOA）估计。仿真结果表明,该算法相比传统解相干算法,解相干效果较好,角度估计精度有较大的提高。     

一种改进的TD-SCDMA系统信道估计算法

TD-SCDMA系统中普遍采用的B.Steiner信道估计算法是一种低代价算法,但是由于背景噪声的影响,其信道冲激响应的幅度和时延相对于真实值存在误差,降低系统性能。在B.Steiner算法的基础上提出了一种门限后处理方法,减少噪声影响。仿真结果表明,这种方法可以在不增加算法复杂度的情况下获得较好的系统性能。     

3D Object Visual Tracking for the 220kV/330kV High-Voltage Live-Line Insulator Cleaning Robot

The 3D object visual tracking problem is studied for the robot vision system of the 220kV/330kV high-voltage live-line insulator cleaning robot. The SUSAN Edge based Scale Invariant Feature (SESIF) algorithm based 3D objects visual tracking is achieved in three stages: the first frame stage,tracking stage,and recovering stage. An SESIF based objects recognition algorithm is proposed to find initial location at both the first frame stage and recovering stage. An SESIF and Lie group based visual tracking algo...