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.     

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.     

基于图像块填充的ViBe车辆检测算法

针对传统的Vibe检测算法(visual background extractor)在进行运动目标检测时存在Ghost区域的现象,提出了一种结合图像块的背景填充算法与帧间差分法的Vibe检测算法。此改进算法在初始化背景模型时,通过两帧相差获得运动目标所在区域;再通过相似性选择最优图像块对运动目标覆盖部分的背景进行填充;如此可重构完整的背景模型,有利于后续帧的检测。实验结果表明,与传统的Vibe检测算法相比,改进算法可以有效抑制Ghost现象的产生,使算法的检测性能有所提高。     

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。     

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.     

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。     

基于改进ViBe的多行人检测方法

利用改进的Vi Be算法及模板匹配方法对多行人场景进行了目标检测.为了提高运动目标检测性能,提出将原Vi Be算法与帧间差分相结合的方法,该方法使二值图像中的鬼影比原Vi Be算法消除更为迅速.根据待处理像素点周围已完成的前背景分离结果,利用动态计算模型参数估计前背景,以提高前景目标提取的准确度.基于HOG算法识别运动目标中的行人目标.实验结果表明,该方法在没有降低运动物体检测实时性的同时,明显提高了算法检测的准确度.     

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.     

融合帧间差分法和ViBe的运动目标检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法中经常出现的"鬼影"现象,提出一种融合帧间差分法和ViBe算法的运动目标检测算法。首先采用帧间差分法和ViBe算法对视频序列连续三帧分别做运动目标检测;然后对两个相互独立的检测结果进行逻辑运算并更新背景模型;最后对运算结果依次执行开运算、闭运算,从而得到准确的运动目标区域。选择3种常见环境下的视频序列进行试验研究,结果表明我们提出的这种算法可以有效去除"鬼影",具有良好的鲁棒性和实时性。     

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。     

直线拟合的一个快速算法

给出了在图像处理中直线快速拟合的一种新的思路，提出了一个快速拟合算法，并对其完备性进行了证明，它采用序贯递归检测的方法，仅经过一次遍历即可检测出满足定义条件的所有直线，具有结构简明、性能稳定、运行速度快的特点。     

改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

基于视频图像处理技术的道路交通参数检测

介绍了图像处理和分析方法在实时交通参数检测中的应用,提出了通过对交通画面现场采集的图像处理分析而得到交通参数的方法,并在微机上实现。     

从图像中快速检测直线的并行算法

提出了一种在具有可扩展机群体系结构的通用超级并行机环境下的快速直线检测算法．采用最优域划分法将原图像进行NXN等面积划分，并映射到并行系统各节点的局部坐标下进行直线检测．通过先后两次在Hough变换的扫描过程中提前引入闽值作用，可有效减小计算的复杂度．同时证明了，划分后的子图像采用原阈值的1／（2N-1）进行检测，可满足原图像中的直线目标不丢失的要求．实验结果表明，所提算法具备高鲁棒性和强抗噪能力，能有效提升加速比，该比值的最大值可为25．320．     

一种改进的快速模糊边缘检测算法

在介绍Ral模糊边缘检测算法的基础上，提出了一种改进的模糊边缘检测算法，并提出了改进的模糊增强Tr变换。采用该快速算法，简化了Ral算法中复杂的G和G^-1运算，并减少了迭代次数。实验证明，采用该改进算法，不但提高了边缘检测的效率，而且检测效果优于Pal算法，并具有较好检测模糊边缘和抑制噪声干扰的能力。     

图像处理中边缘检测算法的研究

边缘检测是数字图像处理中基础而又重要的课题。文章具体考察了5种常用的边缘检测算子,并加以实现。最后对它们各自的特点进行了比较。梯度算子简单有效,LOG算法和Canny边缘检测器能产生较细的边缘。它们各自有其优缺点,在实际中应根据待解决问题的特点和要求决定采用何种方法。     

基于改进YOLOv3的合成孔径雷达影像舰船目标检测

为了提高合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像舰船目标的召回率和准确率,降低漏检率,通过以YOLOv3(you olny look once)为检测框架,对锚点框(anchor boxes)生成机制进行改进,提出了利用K-median++生成anchors的聚类算法.结果表明不当的...