基于图像运动区域的车辆遮挡跟踪算法

针对区域跟踪算法难以解决因车辆遮挡而引起误检的问题,提出了基于图像运动区域的车辆跟踪算法:采用背景剪除法提取运动区域,通过计算相邻帧运动区域的位置变化实现区域跟踪;建立车辆的二维矩形框模型,分析"区域--车辆"关系,结合区域跟踪的结果来判定车辆之间是否发生遮挡,并根据车辆行为来初始化车辆模型轮廓及速度;采用Kalman滤波器预测车辆在当前帧的位置,并以此预测位置作为车辆模型的初始位置进行模型轮廓的自适应调整,得到模型新的矩形轮廓;将新轮廓其所确定的几何中心位置作为测量值反馈回Kalman滤波器,修正Kalman系数,进行自回归运算和计算最佳匹配位置,从而实现车辆跟踪.算法测试实验使用的视频采集自江苏省通启高速公路视频监控系统,采用P4/2.4单CPU,结果表明,在为25帧/s视频流下,该算法准确跟踪率达到94.72%,有效解决遮挡问题,并具有较好的鲁棒性.     

基于RGB颜色空间的矿井运动目标检测及跟踪方法

在研究灰度平面帧差法的基础上,提出了一种基于RGB颜色空间色变帧差法的运动目标检测方法,算法对彩色视频帧在RGB 3个平面上分别进行相邻两帧帧差计算,比较每个像素点RGB 3个平面像素值的变化是否同向并分别进行叠加计算,所得帧差图像中的运动目标图像更清晰、噪点更突出,使前景图像与背景图像更容易分离,后续的二值化、滤波、填充及膨胀腐蚀等形态学处理更加容易。在Labview软件平台上,采用上述算法与Camshift算法联合实现了对矿井运动目标的检测和跟踪。现场测试结果表明:该联合算法可以完成对矿井运动目标的实时、准确检测与跟踪,还可与矿井现有安全生产监测监控系统实现联动,可最大限度地确保矿井生产安全。     

基于帧差法与Mean-shift算法相结合的运动熔滴识别与跟踪方法

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决Mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的Mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性.     

基于改进式主动轮廓模型的序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪

提出了一种序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪方法.运用改进式主动轮廓模型算法并结合帧间图像配准原则逐帧进行轮廓提取,从而实现序列超声心动图左室短轴轮廓跟踪.该方法的突出特点是在复杂的心脏运动条件下解决左室短轴运动的序列图像轮廓跟踪问题.从实验结果可以看出,该方法能够比较准确地跟踪序列超声心动图左室短轴轮廓.     

交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法．首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean—shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置．实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景．     

基于FAST-9角点与光流法的机载视频稳像算法

针对机载视频图像受载体姿态运动及抖动而出现的不稳定现象,提出FAST-9角点与光流法结合的电子稳像算法。首先对参考帧提取FAST-9角点,利用光流法在当前帧找到匹配特征点以求取帧间运动矢量。采用卡尔曼滤波计算出补偿分量,对各帧图像进行运动补偿。经过稳像前后的视频序列帧间差值对比可知,很好地去除了视频序列的抖动。     

基于Motion Skip模式的低时延随机访问多视点视频编码方法

为了实现多视点视频编码的低时延随机访问,优化多视点视频随机访问性能,提出一种改进的多视点视频编码方法.该方法首先修改anchor帧图像视点问的预测关系,将视差补偿预测应用于anchor帧图像,而对non-an-chor帧图像仅采用运动补偿预测;其次,根据视点间图像的运动信息具有高度相关性原理,对non-anchor帧图像应用基于自适应运动矢量精细化的Motion skip模式来优化其运动补偿预测性能.实验结果表明,文中所提的多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,具有较低的计算复杂度,并提高了视点的随机访问性能.     

头肩视频图像的运动物体自动提取

介绍、比较区域分割、运动分割和物体分割的概念及其在视频序列图像分割中的应用。分析说明各种运动状态下帧差图像与相应帧灰度图像的关系。提出了基于帧差图像边缘与灰度图像边缘之间强相关性的运动物体边界自动跟踪、提取算法。利用运动物体边界的闭包分割、提取运动物体。提出了多层次运动物体描述的思想。     

一种自动分割视频对象的新方法

提出了一种视频对象自动分割及跟踪方法。该算法首先进行相邻帧差分检测和Canny边缘提取,得到相邻帧差分边缘模板;其次在相邻帧差分边缘和当前帧边缘的基础上,检测出视频对象的初始边缘模板。然后分为快变和慢变两部分进行跟踪,并对视频对象边缘模板更新以适应对象的运动;最后根据跟踪更新出的视频对象二值边缘模板,通过文中提出的填充技术及模板轮廓修正得到精确的视频对象模板提取出视频对象。实验验证表明,该算法对目标的整体运动和局部形变都有较强的适应性。此外,算法还具有简便、准确性高的特点。     

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.     

基于运动平台的运动目标检测与跟踪

为了实现大视场智能监控,本文提出了一种基于运动平台的运动目标检测与跟踪方法.在相邻帧之间通过块匹配进行运动补偿,采用三帧差分法分割出运动目标.当运动目标正常运动时跟踪其形心;当运动目标被遮档时,根据卡尔曼滤波器预测的形心跟踪目标.其中,对于块匹配,采用边缘点作为匹配块的中心点并根据摄像机的运动方向确定搜索范围,使处理速度提高了38.6%.另外,比较得出最小二乘法对运动目标运动状态突然改变时拟合效果差,因此采用卡尔曼滤波器进行预测.实验证明,本算法适应环境变化的能力强,而且平均每秒处理37.6帧,达到实时处理要求.     

一种去抖动的运动目标检测方法

在视频图像序列中,经常会遇到摄像机平移、晃动等抖动现象.这些抖动现象会严重干扰对运动目标检测的效果,为了解决这个问题,实现了一种改进的钻石搜索方法的快速块运动估计方法,再经过运动补偿实现了将动态背景向静止背景下的转化,转化后的图像再采用帧间差分法就可以得到运动目标.经实验证明,该方法不仅可以解决基于钻石搜索的块运动估计中存在的过搜索和欠搜索问题;而且还可以有效提高图像运动估计的精度,对运动目标进行准确的检测.     

基于摄像机的人体运动分析系统标志点图像处理

针对基于普通摄像技术的人体运动分析系统检测精度与处理速度低的问题,提出了一种快速标志点模糊图像预处理及标志点识别与跟踪的新方法。该方法首先利用快速模糊边缘检测算法对图像进行增强处理,然后使用作者构造的基于阈值法的连通域判别算法提取标志点图像边缘,最后运用“一阶预测—局部搜索”方法查找与跟踪标志点。对比实验及临床应用结果表明,该方法具有运算量小,图像处理快的特点,提高了运动分析系统的运行速度。该方法尽管是针对由普通摄像机替代专用设备建造的人体运动信息分析系统中图像处理问题提出的,但它同样适用于其它有关静止或低速运动物体图像的检测、处理与模式识别等方面的研究。     

Spatio-temporal Compensation Based Object Detection for Video Surveillance Systems

Moving object detection in video surveillance is an important step. This paper addresses an automatic object detection algorithm based on spatio-temporal compensation for video surveillance. Temporal difference of the pairs of two frames with a k-frame distance is utilized to obtain coarse object masks. Usually, object regions in these coarse masks have discontinuous boundaries and some holes. Region growing with the distance constraint is proposed to compensate these coarse object regions in spatial domain, followed by filling holes. The added distance constraint can prevent object regions from growing infinitely. The proposed filling holes method is simple and effective. To solve the temporarily stopping problem of moving objects, temporal compensation is proposed to compensate the object mask by utilizing temporal coherence of moving objects in temporal domain. The proposed detection algorithm can extract moving objects as completely as possible. Experimental results have successfully demonstrated the validity of the proposed algorithm.     

空时自适应混合高斯模型复杂背景运动目标检测

为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法.      

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．     

GVF场的多层细胞神经网络实现及其在图像分割中的应用

提出了利用多层细胞神经网络实现梯度矢量流GVF场的方法,并与扩展、细化的细胞神经网络(CNN)相结合来实现动态轮廓的图像分割．细胞神经网络具有并行运算的能力,可解决传统串行算法复杂性大,不能实时处理的问题,并克服了梯度场作为CNN的外力驱动方法的局部最小问题。在图像处理过程中,外部图像由GVF信息引导,最后收敛到所期望的目标位置。结果表明,该方法在不同的输入图像条件下均获得了比Vilarino提出的方法更好的分割结果,并具有实时处理速度。     

Motion Geometric Active Contours： Tracking Nonrigid Objects in Clutter Background

MGAC (Motion Geometric Active Contours), a new variational framework of geometric active contours to track multiple nonrigid moving object‘s in the clutter background in image sequences is presented. This framework, incorporating with the motion edge information, consists of motion detection and tracking stages. At the motion detection stage, the motion edge map provides an approximate edge map of the moving objects. Then, a tracking stage, merely using thestatic edge information, is considered to improve the motion detection result. Force field regularization method is used to extend the capture range of the edge attraction force field in both stages.Experiments demonstrate that the proposed framework is valid for tracking multiple nonrigid objects in the clutter background.     

视频稳像评价方法研究

为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,提出了基于全局运动矢量角变化(variation of intersection angles,VIA)的方法来衡量两段视频的稳定程度。由于场景中运动目标对PSNR及VIA的计算均有影响,针对固定背景存在运动目标的情况,提出了基于背景重叠区域的PSNR方法;而在动态背景条件下,通过筛选运动目标上的运动矢量,有效去除前景运动目标对于全局运动矢量计算的干扰。实验证明,提出的评价体系,能够在不同类别的视频中去除运动目标带来的干扰,正确评价各类视频的稳像效果。     

基于Kalman的运动物体跟踪和预测方法研究

目前,很多应用需要跟踪图像序列中的运动物体。但是,有时不知道运动物体的特性,因此,提出一个完整的跟踪预测模型;使用无需先验知识的Kalman滤波器跟踪和预测运动物体。利用提取的Harris角点,通过L-K金字塔方法得到前后两帧光流;通过光流聚类得到当前帧中运动物体的凸包,使运动物体从背景中分离出来。由Kalman滤波器跟踪和预测各运动物体凸包的重心,并划出运动轨迹。计算机仿真及现场测试结果表明所提出的方法具有较高的跟踪精度,且计算量小。