一种快速运动目标检测算法

运动目标检测是智能视觉监控系统的重要组成部分,其主要功能是检测监控场景中的运动目标,为高层运动分析提供必要的信息。文章提出一种快速运动目标检测算法,以帧差法和背景减法为基础,快速实现背景提取、背景更新、运动目标检测的功能。实验结果表明,该算法计算量小,检测目标完整,能够满足实时监控系统的要求。     

一种基于背景减法的运动目标检测算法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.首先利用无拘束学习方式迅速建立多个可靠的RGB颜色背景模型,然后在运动目标分割过程中,及时地根据场景变化对背景模型进行更新,同时利用色度信息及局部交叉熵信息去除阴影,得到较为精确的运动目标.在对用普通USB摄像头获取的视频序列实验中,该算法显示了良好的性能.     

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.     

基于目标检测和图割的多目标跟踪算法

多目标跟踪是智能视频监控中的一个具有挑战性的问题.提出了一种基于运动目标检测和图割理论的多目标跟踪算法.首先,利用码本模型对背景建模,检测运动目标.然后,令一个标签对应一个目标,建立能量方程,把多目标跟踪问题转化为能量最小化的组合优化问题.最后,构造网络图,利用最大流-最小割算法寻找最优解.实验结果表明,所提算法能够处理新目标的进入和原有目标的离开,对多目标之间的遮挡具有较强的鲁棒性.     

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测...     

基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法

针对视频监控系统中,复杂环境引起摄像机抖动,造成运动目标检测不准确的问题,提出了一种基于分区灰度投影稳像的运动目标检测算法.首先对每帧图像进行分区,利用分区灰度投影算法对图像各分区的运动矢量进行准确提取和相关性分析,进行抖动判断,并对抖动帧进行运动补偿.然后利用高斯混合背景建模算法进行运动目标提取.最后对目标提取结果进行形态学处理,以进一步提高目标提取的精度.实验结果表明,本文算法较好地消除了场景中运动目标对运动矢量计算的干扰,实现了在摄像机抖动视频场景中的运动目标的准确检测和提取,大大降低了抖动视频目标检测的虚警率.     

一种微小视频变化的移动检测方法

提出了一种用于数字视频监控系统中运动物体检测和报警的优化背景差法。针对该算法本文进行了详细的分析,并设计了算法流程。用此算法重建背景图像以及用图像差分算法计算像素改变比例,能监测慢速、微量变化的运动物体。最后与相邻帧差法进行了实验比对,实验结果表明该方法有明显的优势。优化背景差法实现简单、快速、有效,适用于对重点区域进行微小移动监测的监控系统。     

一种基于改进帧差法的运动目标检测

针对视频中的运动目标离摄像头较近时由于形状的变化而导致目标边界测定不准确的问题,在帧间差分法的基础上,提出了一个求精运动目标边界的算法。先用得到边界值计算目标中心点,再对视频中的运动目标进行运动距离和速度的检测,并在Matlab中进行仿真。实验结果表明,该算法对帧差法的结果进行求精后,得到的运动目标的状态值更接近于实际情况,改进的算法更适合于视频中运动目标形状变化较大的情况下进行运动目标状态的检测。     

An Anti-Recompression Video Watermarking Algorithm in Bitstream Domain

Following the popularity of digital video application, video copying and dissemination have become very easy; however, this makes video hacking and piracy a potential threat in video communication. Video watermarking technology can solve the problem of copyright protection, and thus, it has been extensively researched. The robustness of the video watermarking algorithm in the bitstream domain is poor, especially the anti-recompression ability, since the watermarked video may be compressed again before transmitting. Considering this, this paper proposes a video watermarking algorithm in the bitstream domain based on moving object detection. To increase the robustness of the watermarking scheme, the moving macroblocks that belong to the moving object in each P frame can be identified via the moving object detection algorithm. Then, watermark embedding in the moving macroblocks is performed using codeword substitution to ensure the consistency of the bitstream. Moving object detection and watermark embedding are independent and are both carried out in the bitstream domain by partially decoding the bitstream; this avoids the complete decoding and reconstruction of the video, making the method to be highly efficient. The simulation results confirm that the proposed method is robust against recompression and has little impact on the video visual quality and no influence on the bit rate.     

基于背景差分的运动目标检测方法

针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法.通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像.再利用背景差分的方法提取出运动目标.在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性.融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测.实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础.     

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...     

小波分析在视频检测中的应用

针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于小波分析的运动目标检测方法。首先,利用双Haar小波软阈值法,去除视频图像的噪声。然后,建立了一种基于小波变换的运动目标检测算法,直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。实验结果表明,本文方法可以有效地从图像序列中检测出完整的运动目标,而且在平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失,效果要好于传统帧差法。     

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。     

基于MPEG—2视频流的目标跟踪快速算法

提出了一种新的目标跟踪算法 .对于输入的一组由静止摄像机捕获的 MPEG- 2视频流 ,该算法不需对其进行解码即可对场景中的运动物体直接进行目标跟踪 .MPEG- 2码流中的直流 ( DC)系数和运动矢量在目标跟踪算法中作为运动物体的特征被直接使用 .实验表明 ,该算法针对MPEG- 2视频流进行的目标跟踪具有实时性 ,也排除了复杂背景中的局部变化对跟踪结果产生的影响 .     

视频帧内运动目标复制-粘贴篡改检测算法

摘要： 提出了一种基于Lucas_Kanade(LK)光流及运动目标预检机制的视频帧内运动目标复制 粘贴篡改检测算法.该算法分为运动目标检测与跟踪、运动序列筛选和空间域匹配3个阶段.运动目标检测与跟踪利用背景建模算法和卡尔曼滤波器进行检测和跟踪;运动序列的筛选采用LK方法得到各运动序列的光流值,并计算其相关性来选择可能存在篡改的视频帧序列;空间域匹配利用尺度不变特征变换算法对上一阶段得到的对应运动序列逐帧进行匹配,过滤正常的视频序列.实验结果表明,本文算法能有效检测同源视频中针对运动目标的多帧复制 粘贴篡改.     

智能视频监控中的一种快速运动目标检测方法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用分块思想进行高斯背景建模,利用多帧差分实现混合差分,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度.通过实验证明该算法的可靠性和实时性.     

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.      

基于区域信息的自适应码本目标检测算法

运动物体检测是视频监控系统的一个重要组成部分。针对经典码本目标检测算法存在的自适应动态背景能力不足,以及在复杂环境下检测精确度差的问题,提出一种基于区域信息的自适应码本目标检测算法。首先,利用添加学习率的方法对背景模型进行自适应更新以使其适应不同的光照环境。其次,结合区域信息,将待检测像素的码本和周围像素的码本融合,得到更为精确的背景模型。最后,对前景像背景一样进行建模和更新,使得前景和背景模型可以在预设参数的控制下相互转化,消除由于背景变化造成的误检。实验结果表明:所提算法在有随机噪声及光照变化的复杂环境下,依然具有较好的检测率和较好的鲁棒性。基本满足动态场景中运动目标检测的精度高、速度快、抗噪强以及光照适应性好等要求。     

基于纹理和小波变换的阴影检测去除算法

在基于视频处理的室外场景运动物体检测系统中,对运动物体的阴影进行检测与去除是一个关键环节。文中提出了一种基于纹理自相关和整数小波变换相结合的运动物体阴影检测与去除算法,算法中首先使用纹理自相关对运动物体的阴影进行预提取,再对阴影预提取结果进行统计判别,对判别为阴影误检的区域再进行基于整数小波变换的阴影再检测,最后将两次检测结果相结合实现对运动物体阴影的检测与去除。实验结果表明：文中的方法不仅能够准确地检测出与背景灰度差别比较大的运动物体的阴影,而且能够较好地检测出与背景灰度相近的运动物体的阴影,较好地克服了使用单一方法进行阴影检测与去除时常见的阴影误检问题,获得了很好的阴影检测与去除效果。     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.