一种提高图像制导抗于扰性的方法

在图像流约束方程的基础上，提出了一种在连续时空空间里对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法．该算法克服了以往图像流运动目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求们导并用三维拟合模板进行数值逼近，能较准确地从具有各种光电干扰的背景中利用多出图像序列求得目标的运动参数，最终完成复杂环境下的图像制导．计算机实验的结果验证了算法的良好性能．     

一种提高图像制导抗干扰性的方法

在图像流约束方程的基础上，提出了一种在连续时空空莘里对序列图像中运动目标的速度进行估计的算法，该算法克服了以往图像流运动目标提取方法的缺点，通过在动态环境里对时间和空间轴求偏导并用三维拟合模板进行数值逼近，能较准确从具有各种光电干扰的背景中利用多帧图像序列求得目标的运动参数，最终完成复杂环境下的图像制导，计算机实验的结果验证了算法的良好性能。     

红外图像运动目标检测与识别

提出了一种利用相邻帧红我图像实时相减提取运动目标序列的方法，把复杂背景下运动目标识别问题转化为较简单背景下目标识别问题，介绍了一种基于差分图像序列的实时处理算法，可对多个运动目标进行识别与定位。     

背景移动补偿技术的研究

研究利用背景移动补偿方法消除运动图像相邻帧相减造成的背景杂波,从而把复杂背景下运动目标的识别问题转化为简单背景下的目标识别问题。利用背景中特征较为明显的区域进行模板匹配,得到背景的运动数据,依据此数据将相邻帧图像错位相减。将差分图像中的背景杂波去掉,只剩下运动物体的边缘和高梯度区域,有利于目标的识别。背景移动补偿实验结果表明该方法是行之有效的。     

目标提取与跟踪的稳定性研究

提出并分析了目标提取的稳定性问题，指出基于统计决策理论的目标提取算法性能不稳定的原因之一，在于缺乏时空可变的目标背景条件判别和最佳分割区域自调整能力，并且通常是基于绝对图像灰度或绝对灰度变化及其统计性质的，根据视觉原理，还提出了一个具有可控性的自适应序列图像目标提取模型和算法，给出复杂背景中运动目标提取和跟踪的实验结果。     

基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法

研究基于速度特征矢量提取运动目标的图像分割方法,根据目标图像像素移动的一致性,在序列图像中利用块匹配法进行帧间图像配准,得到目标图像块的速度估计,将具有相同速度矢量的目标图像块聚类,即可分割出运动目标。仿真实验结果表明,该方法能有效地对复杂背景下的运动目标图像进行分割,并具有较好的抗噪能力。     

复杂背景中视频图像目标的检测

研究带有运动景物的复杂背景中视频图像运动目标的检测。用图像差分法提取运动目标信息;针对运动景物在差分图像中产生强脉冲干扰的特点,提出K领域自适应滤波算法;采用二维熵准则选择最佳二值化阈值;最后用图像形态学运算处理目标的分割碎块。中给出了实验结果。     

基于背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取

针对现有的目标轮廓提取算法存在的问题,提出了一种结合背景边缘抑制和GVF Snake的运动目标轮廓提取方法.该方法首先改进了基于背景减的背景边缘抑制方法,然后将其与GVF Snake方法相结合,提取运动目标轮廓.实验结果表明该方法能准确提取出完整的运动目标轮廓.     

基于ICA子空间的目标运动变化检测方法

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在子空间图像差分模型的基础上,提出了一种基于ICA子空间的目标运动变化检测方法,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法对图像配准精度要求很高的问题．实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性．     

K均值聚类算法在海上目标识别中的应用

针对传统图像分割方法存在的弊端,本文采用K均值聚类方法对海上复杂背景下的目标识别进行研究。实验结果表明,采用该方法能够有效地进行复杂背景下海上目标的提取,并且保留目标的细节信息。     

基于混合差分法的运动目标检测

为了提高背景重建速度和目标检测精度,提出了基于混合差分的运动目标检测方法.采用一种基于统计模型的区域像素级背景重建方法.结合帧差分法对于环境的适应性和背景差分法目标检测的准确性.首先用帧差分法得到目标最大的可能区域,在该区域进行像素级背景重建.然后用背景差分精确提取目标区域.既克服了单纯帧差分对于目标运动速度的限制,又缩小了背景差分的区域,使运动目标检测的时间复杂度迅速降低.通过实验,验证了该方法在检测精度和速度上的优势,可以应用于视频监控和目标跟踪领域.     

一种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法

提出一种基于目标定位的背景建模方法,通过对视频序列中运动目标的位置进行预估,将前景点与背景点初步分离,进而构建背景模型,有效避免了传统时间平均法构造背景时产生的前景目标与背景混合的现象.实验结果表明,该方法无需预先存储背景图像即可实现场景中运动目标的提取与跟踪,弥补了传统背景差法需要事先提供背景帧以及对背景变化缺乏适应性的缺陷.     

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。     

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.     

基于局部区域建模的复杂场景运动目标检测

为了解决传统背景建模方法难以有效检测复杂场景中运动物体的难题,提出了一种在马尔科夫随机场框架下,基于区域建模的运动目标检测方法。该方法在学习像素前景和背景的概率模型时,融合了相邻局部区域的信息;因而比传统的单像素建模方法更加精确。在马尔科夫随机场框架下,运动目标检测问题转化为能量优化问题,可以得到比基于阈值分割前景更精确的结果。在复杂场景视频进行测试;并与传统的背景建模方法进行比较,实验结果表明本文算法更优。     

视频序列中运动目标跟踪新方法

提出了一种跟踪视频图像序列中运动目标的新方法.该方法利用一种基于动态信息窗口的自适应背景更新方法解决背景的复杂性问题,结合一种新的计算颜色模型解决运动阴影问题,从而得到具有精确边缘的特定运动目标.计算了运动目标灰度质心,在坐标系中记录其位置,并采用最小二乘法拟合实现了对运动目标的跟踪.实验结果表明这种方法能有效地跟踪并预测视频序列中的运动目标.     

一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法

针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的运动目标检测方法.该方法基于帧间差分法检测出帧中的背景像素点后,再确立每个点的高斯模型,最后运用背景差分准确检测出场景中的运动目标.由于该方法提取的背景干净,故能有效克服以往检测算法存在的误检和空洞问题.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

基于改进粒子滤波算法的水下目标跟踪 

针对复杂水下环境中声探测传感器获得的运动目标信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了基于声探测传感器特点的高斯粒子滤波水下目标跟踪方法.基于粒子滤波理论,采用一阶自回归模型作为运动目标状态转移的依据,设计了由目标区域的面积特征和不变矩特征相融合的观测模型,解决了目标跟踪中的粒子权值的选取问题,克服了传统粒子滤波重采样问题,提高了复杂环境下目标跟踪结果的准确率.展示了应用高斯粒子滤波实现水下目标跟踪的过程.试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和实时性,是复杂水下环境中目标跟踪的一种高效可行的新方法.     

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 .     

基于三角核估计模型的运动目标检测方法

文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。实验结果证明,该方法能准确快速的检测出运动目标,具有较强的鲁棒性。