基于运动目标检测的交互式图片浏览系统

研制了一种基于运动目标检测技术的交互式图片浏览系统.首先使用高斯混合模型对背景进行建模,提出把传统的RGB颜色空间转化为YCbCr颜色空间的改进方法,以提高检测算法对光照变化的鲁棒性,实现对前景移动目标的有效检测,进而分离出目标对象,同时结合肤色检测技术和Canny边缘检测算法来实现对移动目标的定位.最后对实际开发的系统进行功能测试验证,取得了良好的预期效果.     

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%。     

交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测

针对目前运动提取算法常将运动阴影错误检测为前景目标的问题，提出了一种交通监控系统中基于多源信息融合的运动阴影检测算法．在颜色空间中利用亮度、色度和边缘信息检测阴影的可能区域，使用逻辑“与”操作融合多源检测结果得到最终的阴影区域．与其他算法相比，新算法能更好地区分前景尤其是暗色前景及其阴影，提高了阴影区域的检测精度，更准确地实现了运动目标的提取．仿真实验表明，对不同颜色和尺寸的前景引起的阴影，算法都能鲁棒地分离目标及其阴影区域，前景提取效果好．     

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。     

基于多特征分析的摔倒检测算法设计

针对已有摔倒检测算法误检率高的缺点,提出了一种改进的摔倒检测算法.首先采用混合高斯模型对前景目标进行检测,然后进行中值滤波和形态学处理来提取前景目标.在人体宽高比和有效面积比的基础上,采用了质心的变化、方向角度和运动系数作为特征来判断人体是否摔倒.实验结果表明,和传统算法相比,该算法具有更高的准确度,识别度高,算法复杂度低,能有效地防止误判.     

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.     

DS-YOLO:一种部署在无人机终端上的小目标实时检测算法

随着无人机硬件成本的降低和深度学习算法的发展,部署在无人机终端的实时目标检测算法在诸多领域展现出广泛的应用前景.然而,嵌入式设备有限的能耗和算力,以及普适性目标检测算法对于小目标特征提取不够充分等问题,制约了此类算法速度和精度的提升.文中提出了一种部署在无人机终端上的小目标实时检测算法DS-YOLO(Dense-SPP...     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

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.     

一种新的基于高斯偏移差分过滤器与方向图的图像分割算法

为了使图像分割算法通用性更强,利用高斯偏移差分过滤器模拟人类视觉机制模型寻找图像中有纹理区域,使用方向图算法界定目标边缘,最终得到图像分割结果.该算法能有效地克服图像背景上的噪声以及前景目标轮廓不明显的缺陷,成功分割提取出图像的前景目标.试验证明,该算法鲁棒性强,具有一定通用性且无需先验知识.     

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。     

基于内容的分形视频压缩方法

在小段视频播放中背景经常都是不变的,而只有前景对象在变动.针对视频这种特性,把视频压缩新标准MPEG-4中基于内容的概念与分形视频压缩编码相结合,提出了一种新的压缩方法———基于内容的分形视频压缩方法.该方法先将视频序列分割出前景对象与背景对象,然后分别针对分割出来的前景对象与背景对象进行压缩,而此时背景就可以只压缩一帧或者关键几帧.实验结果表明针对大背景的视频图像,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

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“贴标签”算法的多运动目标分割与标识

针对固定场景中的监控问题,给出一种基于"贴标签"算法的多目标标识方法.通过背景差分和连续帧间差分相结合的方法,检测和分割视频序列中的多运动目标;同时采用"贴标签"算法对检测后的二值图像进行连通成分标识;根据得到的"标签"将不同的运动目标用不同颜色的外接矩形框区分.     

一种基于运动背景的视频对象分割算法

随着MPEG-4和MPEG-7的研究发展,基于内容编码和面向对象的存取和交互技术日益得到人们的重视,视频分割技术正在成为当前视频研究领域的热点之一,但是,目前的分割研究大部分是在没有全局运动的情况下进行的,对于运动背景下视频对象的分割研究还不多.为此,提出了一种新的基于改进分水岭和光流的视频分割算法,即先将原始图像使用改进的分水岭算法标记成不同的灰度区域,然后以光流法得到的对象运动信息作为评判准则,将这些区域分别归类于前景对象和背景,达到从运动背景中分割出前景对象的目的.仿真实验表明,此算法能够较精确地分割出视频对象.     

基于图像分割的SAR图像匹配方法

针对单一背景的海岛合成孔径雷达（SAR）图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法．该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标．在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图．实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点．     

实时背景下的遗撒物体检测研究

在视频智能监控系统中,遗撒物体的检测是一个重要的环节.首先通过建立混合高斯模型实时更新视频序列的背景图像,然后利用背景差分实现对运动目标的检测,最后将检测出的运动物体的重心、面积及轮廓作为参数,用来判断一段时间连续视频序列中参数的不变性,从而检测出遗撒物体.实验结果表明,该方法能准确的检测出遗撒物体,具有很强的可靠性和鲁棒性.     

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.     

一种基于SIFT的遮挡目标跟踪算法

针对运动目标遮挡的难题,提出一种新的遮挡目标跟踪算法.采用三帧取均值进行背景建模,采用相邻帧差法和背景差分结合自动提取出运动目标,对单运动目标生成SIFI(scale invariant feature transform)向量.当运动目标处于遮挡状态时,将遮挡区域与单运动目标进行SIFT特征匹配,通过特征匹配点的坐标...     

视频分析中灰度直方图的叠加原理研究

通过研究视频序列图像的灰度直方图,提出了一种新的基于灰度直方图的叠加原理算法,并构造了相应的近似叠加公式,该算法能够较好地描述背景和移动目标所形成的各种组合场景的灰度直方图,为进一步检测动态背景下的移动目标提供了一个良好基础。实验表明,在背景布局较为均匀的条件下,基于灰度直方图的叠加原理可以很好地描述背景与多目标所构成的各种组合场景。这种方法对于进一步分析动态视频中的移动目标具有重要意义。