基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分方法

针对基于矩阵分解的视频前景检测传统算法中忽视前景元素之间相关性会导致检测结果容易受噪声干扰和运动目标检测不完整等问题,提出了一个低秩矩阵和结构化稀疏分解的视频背景差分算法。该算法充分考虑到视频前景区域的结构化分布特征,利用结构化稀疏范数对前景进行约束;针对矩阵分解方法中参数选择的难题,采用了一种基于运动显著性判定的两步法来实现动态背景去除和正则化参数的自适应选择,即第一步利用低秩和结构化稀疏分解获得运动候选块,第二步对运动候选块进行显著性分析并利用自适应正则化参数的块稀疏分解进行前景检测。实验结果表明:与现有的基于矩阵分解的前景检测方法相比,该算法能够更加适应复杂多变的视频环境,在I2R测试库中检测出的前景有较高的精确度和召回率。     

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。     

基于邻域相关性的背景重构

 背景差法是一种重要的运动检测方法,当场景中背景被长时遮挡,并非总是以最大频率出现时,往往容易将前景错误地认为是背景,从而产生错误的重构,针对该问题本文提出了一种基于邻域相关性的背景重构算法.算法首先对输入数据进行排序;其次利用简单归类算法对排序后的数据进行分类;再次计算灰度类的出现频率,根据灰度类的出现频率得到像素的背景确定标识,并为背景不确定的像素选定候选背景;最后对背景不确定的像素循环执行背景确定程序,即基于像素邻域相关性,选择和邻域相似度最大的候选背景为像素的确定背景.为验证算法的有效性,对算法进行了多种场景的仿真实验,仿真实验表明,即使在背景被长时遮挡的环境中,算法仍能很好构建背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪.     

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.     

基于轮廓的运动目标视觉分析的研究

目标运动的视觉分析在虚拟现实、视觉监控、感知接口中均有广泛的应用前景,文章介绍了运动目标视觉分析中基于轮廓的分析识别算法,即对每个序列而言,图象二值化后,用背景剪除法检测出人的运动轮廓,然后将这些时变的二维轮廓形状转化为对应的一维距离信号,并归一化处理,以便对有待分类的序列进行识别。     

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.     

基于视觉显著性的空中目标检测算法

可见光低慢小飞行目标检测技术在军用民用领域有着特殊的意义,当视频背景中包含动态干扰、复杂云像等复杂情况时,检测诸如民用无人机等低慢小飞行目标十分困难,为此本文提出了一种基于视觉显著性的飞行目标智能检测算法,该算法首先通过帧间差分法提取运动信息,再利用改进SR算法对运动目标周边进行检测,检测时,首先通过局部复杂度分类模块对运动信息进行分类,排除地面的动态干扰信息,再提取目标邻域LAB空间中B通道图像,再对该图像进行云、天边缘部分提取,随后将其与SR算法的输出进行归一化做差获取最终检测结果。实验结果表明该算法在地空背景、复杂云像背景、过曝光背景中可以良好工作,并能达到实时处理需求。     

基于分块帧差的视频图像运动检测

在常用的图像运动检测方法基础上提出了一种改进的运动目标检测算法,即将连续2帧差图像和背景差图像直接相乘,再将相乘的结果进行二值化处理得到运动检测结果,从而将运动目标从背景图像中分离出来,最终得到视频序列图像中运动存在与否的一个二值运动模板,提高了运动检测的效果。     

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。