基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于背景差法的视频车辆分割算法研究

在交通监控系统中,实现车辆的准确检测是关键技术,其中车辆的分割与提取是至关重要的。本文在车辆分割中对四种边缘检测微分算子进行比较,实验结果表明Canny算子去噪能力强、边缘定位精度准确、不易被噪声填充,效果最好。     

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.     

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.     

基于变分水平集图像分割的视频烟雾检测方法

为及时判断火灾发生情况,利于灭火工作,研究了火灾早期产生烟雾的情况下,通过固定监视探头捕捉 到的影像视频,针对视频中的火情烟雾进行检测,结合计算机视频检测技术的光流法和帧差法获得视频中烟雾 运动的区域,基于某一时刻摄像机不动的情况下得到两帧连续的图像并检测视频中的运动区域,提出了一种不 需初始化的变分水平集算法。利用该算法对烟雾的视频进行分割,将运动区域从背景中分割出来,对烟雾进行 检测分析。从而使通过烟雾判断火情更精确,检测结果更实时,提高了视频指挥灭火工作的效率。     

一种应用于视频检测中的背景更新方法

在应用背景差法对交通视频图像进行车辆检测的处理过程中,背景的更新是极其重要一个环节。在研究了多种现有方法的基础上,提出一种背景更新的方法,实验证明这种方法有效、运算速度快,从而提高了系统的实时性。     

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.     

一种固定背景下运动视频对象的自动分割方法

提出了一种固定背景运动视频对象的自动分割方法．该方法通过互帧差四次矩检测运动对象，利用背景减除对点分类，最后用彩色分水线算法得到运动对象实验证明该方法能够对固定背景下运动视频对象进行实时自动分割．     

一种基于背景记录和变化检测的视频对象分割算法

MPEG—4引入视频对象的概念，以支持基于内容的操作．视频对象分割是MPEG—4成功与否的关键因素之一．该文提出了一种基于背景记录和变化检测的视频分割算法．通过背景记录，它可克服常规的变化检测算法存在的对阴影和亮度变化敏感的缺点．实验结果表明，它可应用到各种视频序列，并能快速得到准确的分割结果．     

一种基于背景的视频运动对象分割算法

就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象，本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法，利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割，然后根据帧间运动信息构造背景图像，最后以背景图像和帧差图像作为参考图像，对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割．     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

背景差法中的阴影消除方法

依据视频图像序列中运动目标分割的一种重要方法背景差法的,提出一种新的计算颜色模型,使用该模型能够有效地计算色度差,解决了背景中光照亮度渐变和背景物体移动等问题,从而解决了运动物体的阴影消除问题。利用该方案实现了人体检测系统,并对该检测系统在室内和室外进行了多组实验。实验结果验证了所提出的方案——新的阴影消除方法的有效性。     

基于背景减与帧间差分结合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,算法混合使用背景减算法和帧间差分算法,充分利用了两种典型算法的优点,并改进了其缺陷,解决了背景减算法的背景合理更新及帧间差分算法分割不完整问题.实验结果表明:该算法简单,速度快,易于硬件实现.     

基于时空信息融合的视频对象分割方法

使用一种改进的分水岭方法对图像进行空域分割,采用抗噪声能力更强的多尺度形态学算子求取图像梯度,并对经典浸没模型的处理单元进行了改进,明显提高了运算效率,改善了过分割现象。最后联合时空域信息确定视频对象的边界位置,进而提取出运动前景对象。     

MPEG视频的镜头分割技术

随着多媒体压缩技术的不断发展，大量的数字视频都是以MPEG压缩格式存储。基于压缩域的镜头分割技术，由于不必完全解码，因此计算复杂度小，速度快，越来越受到研究者的关注。本文简要介绍MPEG视频流的基本结构，分析和讲座了MPEG视频镜头的切换检测技术以及关键帧的提取方法。     

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.     

一种基于深度学习的实时视频图像背景替换方法

针对视频会话业务的实时性需求,提出一种轻量级深度学习网络模型实现视频图像的实时背景替换功能.网络模型包含语义分割和背景替换两个模块.语义分割模块整体架构采用编解码结构,编码端使用编码器模块、空洞卷积金字塔池化模块、注意力模块以及增益模块提取特征;解码端使用解码器模块、调整模块以及编码器模块恢复图像,再传入背景替换模块完成背景替换.该网络模型在本文设定的数据集训练后分割精确度达到94.1%,分割速度达到42.5帧/s,在实时性和准确性上达到较好的平衡,具有很好的实用效果.     

运动目标分割中的自适应背景建模方法

背景差法是视频图像序列中运动目标分割的重要方法。为了解决背景中光照亮度渐变和背景物体移动等问题,提出了基于动态信息窗口(DTW)的自适应背景更新算法。根据像素的动态变化信息决定更新策略。利用该方案实现了人体检测系统,并且在室内和室外进行了实验。实验结果表明所提出的方法不仅能自适应地更新背景模型,而且较其他方法能更有效地消除阴影。     

视频分割与场景聚类算法研究

本文介绍了实现视频分割和场景聚类的算法.首先用X2直方图匹配法检测镜头切换,梯度法检测镜头淡入淡出;然后对镜头内非相邻帧间距离经过阈值判断提取关键帧;进一步基于镜头的关键帧集计算镜头间的相似度,对相似度大于阈值的镜头进行聚类;最后给出了典型实验结果,表明上述算法对视频分割和镜头聚类有较好的性能.     

提高视频对象分割的实时性及多对象分割

视频对象的分割目前存在两个难题,一是如何提高分割的实时性,二是对存在互遮挡的多个对象如何进行有效分割。对前者分割提出了基于自适应跳帧的分割算法和基于CNN(细胞神经网络)的实时分割法,对后者提出了基于时空曲线演化的多视频对象分割和Bayes最小误差判断的方法。仿真实验表明,这些方法是有效的,对这两个难题的最终解决和实际应用指出了新的途径。