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．     

一种用于视频监控的运动检测算法及实现

运动检测是视频安全监控中较为重要的组成部分。对Bayes法则的门限检测算法加以改进,提出了一种应用于视频监控的运动检测算法,并且介绍了算法的具体实现过程,给出了实现的结果。     

一种改进的全局Retinex监控视频图像增强方法

考虑到监控视频每相邻帧图像背景及光照近似,合理运用帧间信息,构建了一种改进的Retinex图像增强算法。对每一帧图像进行不同尺度及参数的高斯低通滤波,滤波结果取模极小提取各帧背景信息,通过融合多帧图像背景,获取该时刻上视频图像的准确背景,使用该背景进行Retinex算法增强。实验结果表明,算法增强后的图像暗处细节信息更加丰富,获得了更舒适的视觉效果。     

基于视频监控的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉、视频信息处理等应用领域的重要研究内容。本文采用基于减背景技术的运动目标实时检测:首先利用统计的方法得到背景模型,并实时的对背景更新以适应光线和场景本身的变化,然后用当前帧和背景差分,得到运动目标,利用形态学方法和检测连通域面积消除噪声和背景扰动带来的影响,得到较为准确的运动目标。     

智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.     

视频监控中图像异常的分析与检测算法

针对湖泊环保应用中视频监控的特殊性,运用数字图像处理技术,对监控视频中信号缺失和清晰度两种类型异常故障进行研究.文中分别描述了这两种异常类型产生的原因和解决问题的算法思想,最后通过模拟实验加以验证.从实验结果上分析,能够较好地对视频监控中图像的异常进行诊断和及时地预警,并能够对视频图像的质量进行检测.     

一种改进的PBAS运动目标检测算法

针对现有PBAS目标检测算法在动态背景下存在着误检率高、检测精度较低的问题,提出了一种将改进的自适应决策阈值更新策略与优化处理方法相结合的目标检测算法。该算法首先使用改进的自适应前景判断阈值进行目标检测,然后对检测的结果使用前景点生命周期机制、形态学处理等方法进行优化处理。实验结果表明,与传统的PBAS算法相比,该算法在动态背景下可以更精确有效地提取出运动目标,准确度平均提高13%。     

视频图像火焰区域分割算法

主要研究室外具有复杂背景环境中的视频图像火焰区域分割算法．在充分研究视频图像火焰运动特性并考虑实际应用环境的基础上,提出了一种基于多均匀分布背景模型的运动检测算法,以此来实现视频图像中火焰区域的分割．该方法能够克服复杂背景环境带来的干扰,达到很好的火焰区域分割效果,且具有良好的实时性．该方法不仅适用于火焰区域分割,对智能视频监控系统中其他功能的运动检测也有很好的借鉴意义．     

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。     

基于全自动泊车与对数变换法的轨迹图像边缘信息细节化检测

为解决传统边缘检测方法中阈值设置过高或过低,致使关键信息被遗漏或干扰信息被误看作重要信息,造成边缘检测结果不可靠的问题。通过引入自适应阈值思想,研究了基于全自动泊车的轨迹图像边缘检测方法。对采集的全自动泊车的轨迹图像进行直方图均衡化和自适应二值化处理,以及先腐蚀后膨胀的操作,对小对象物体及平滑较大物体边界进行消除。通过一阶微分算子求解经预处理后图像不同点的梯度幅值与梯度方向,细化梯度幅值图像中的屋脊带,仅保留幅值的局部极大值。采用对数变换法对梯度范围进行扩展。通过新的局部自适应阈值化方法确定阈值,实现全自动泊车轨迹图像边缘的初检测。针对轨迹图像边缘直线线段,选用Hough变换法提取其中的直线特征,获取直线轨迹。结果表明,所提方法边缘检测细节化好,可见整体性能优。     

一种基于环视相机的自动泊车方法

针对泊车摄像头视场有限的问题,提出了一种基于环视相机的自动泊车方法.采用4个鱼眼摄像头,构建了一种环绕车身360°的实时视觉泊车辅助系统,用于停车位的实时检测和识别.首先,运用多项式鱼眼校正模型校正失真图像,用Levenberg-Marquardt算法求得最优的缝隙拼接方向并合成环视图;其次,采用Radon变换提取停车位特征识别停车位;最后,使用基于双圆弧的路径规划算法和基于预瞄点的改进PID路径跟踪算法,实现自动泊车.实验表明,该方法具有较高的检测精度和鲁棒性.     

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.     

视频车辆监控系统图像抖动快速消除算法研究

在开发智能视频车辆监控系统时,为满足图像抖动消除速度和效果的要求,通过分析系统特点提出了一种基于图像匹配的新算法.新算法利用在基准帧中预先划定的适合于进行图像匹配的区域,在当前帧中根据像素灰度的绝对差值和寻找其最佳匹配,通过预测的方法快速求出当前帧相对于基准帧的偏移量,从而用来消除抖动.实验表明,新算法在确保抖动消除效果的同时大幅度地提高了处理速度,满足了系统要求.     

视频序列中基于肤色的人脸实时检测

利用肤色在颜色空间的聚类特性来检测人脸,为了去除亮度对肤色的影响,增强检测的可靠性,采用了同时在RGB归一化颜色空间和HSV颜色空间中对肤色进行检测.在肤色检测之前采用了图像差分法先检测出运动空间,消除了背景对肤色检测的影响,也缩小了肤色搜索的范围.关于实际场景的实验表明,本文算法既能准确地检测出人脸,同时又能够达到实时效果.     

基于投影的车辆视频检测方法

为了提高车辆视频检测的鲁棒性,提出了一种虚拟区域内邻近帧间差分和背景差分相结合的车辆视频分割方法. 采用一种新的背景模型的高效自动更新方法,确定目标区域,利用腐蚀膨胀形态学运算减少检测区域内非目标干扰,采用帧间逻辑操作和种子填充方法填充待分割区域,基于水平和垂直投影方法,对车辆进行检测. 实验结果表明,该方法对道路车流量具有较好的检测效果.     

基于模糊算法垂直泊车转向控制策略的研究

为提高自动泊车的精度和安全性,分析了垂直泊车的运动特性,以车辆的初始位置及泊车过程中的转向角控制为关键参数,建立了自动垂直泊车的运动模型.在Simulink环境中建立了基于模糊算法的垂直泊车转向控制仿真模型,生成了模糊规则,分析了车辆初始位置、初始角度、初始运动速度对车辆运动轨迹的影响.仿真结果显示,改变初始坐标及初始角度都会影响自动垂直泊车入库效果,确定了一次性顺利入库的最小初始位置,该数值可用来设计最紧凑停车库.该模糊算法控制灵敏且无超调.     

基于视频的火灾监控关键技术研究

本文研究的主要内容是对火焰视频进行检测,寻找出火焰区域.设计上选用RGB色彩空间和HSV色彩空间对视频进行火焰区域检测,同时针对火焰颜色、形态以及动态特性给出了图像处理和识别的算法.通过多次实验证实本文结合RGB与HSV的思路对火焰检测有一个良好的效果.     

智能交通监控系统中的自适应背景更新算法研究

在基于视觉的交通监控系统中，场景图像的分割即背景与前景目标的分割是车辆检测中的第一步，在整个处理中占有很重要的地位，它的准确性直接关系到后继工作的难易程度，甚至整个系统的成败，该文提出一种自适应背景更新算法，此算法能更简单、更鲁棒地实现分割。     

自适应背景更新的视频车辆检测

针对视频车辆检测技术会因气象等环境变化，尤其在动态检测大范围、多目标的情况下，检测移动车辆图像的分割和检测的效果存在问题，采用一种用于数字图像处理和计算机视觉的函数库openCV，设计出一种基于背景更新的自适应车辆对象检测法，用于视频检测和统计车流量，比较准确地测量出车辆对象．