基于四帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法将混合高斯模型与改进的四帧差分算法相结合:首先,改进的四帧差分是取连续的四帧——第1帧与第3帧、第2帧与第4帧分别进行差分二值运算,采用动态阈值以适应光线变化,将差分的结果轮廓填充,进行"与"运算;然后,将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的四帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"运算;最后,通过形态学处理检测出运动目标.实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类算法相比,具有更高的鲁棒性和准确率.     

基于帧间差分和背景相减的运动目标检测和提取算法研究

对比分析了常用的图像目标检测算法,根据其各自优缺点,提出了基于帧间差分和背景相减相结合的运动目标检测和提取算法。详细介绍了基于上述算法的运动目标检测的全过程,并准确地检测出了运动目标。通过对实验结果进行分析表明,该算法既避免了背景相减法因背景变动导致的目标提取不准确,又避免了帧间差分法的运动目标不完整,能够有效去除噪声和阴影,具有良好的检测效果。     

基于三帧差分混合高斯背景模型运动目标检测

针对混合高斯背景模型运动目标检测的光照突变误检以及突然运动目标的“鬼影”问题,提出了一种基于三帧差分的混合高斯背景模型运动目标检测算法。通过图像前景检测比例判断光照是否发生突变,利用三帧差分法对图像的背景区域、运动区域和背景显露区域进行划分,并根据光照情况及时改变各区域的学习率以调节混合高斯模型背景迅速更新,设计了基于三帧差分的学习率自适应混合高斯模型背景更新的方法。该方法使光照突变及目标突然运动后产生的新的背景模型得到迅速更新,从而改善这两种情况下运动目标检测效果。实验结果表明,该算法避免了光照突变时的大面积误检现象,并且同时解决了突然运动目标的“鬼影”问题。     

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.     

基于帧间差分的ViBe运动目标检测

针对光线变化时现有前景检测方法易将背景检测为运动目标、形成大片阴影的问题,本文利用帧差法对光线变化的不敏感性,对基于ViBe的背景建模、前景检测算法进行改进。结合帧间差分的ViBe前景检测方法包括背景初始化、背景模型更新及后期图像处理三个模块。该方法在更新背景模型时,加入了帧间差分判别多阈值比较,并依据帧间差分的结果对背景更新率进行动态调整,最后对背景建模后的检测结果进行形态学处理,针对大的噪点进行轮廓提取及判定,最终检测出运动目标。针对不同条件下监控视频的试验结果表明,本文方法初始化速度快、实时性好,有效地抑制了由于光线干扰形成的大片鬼影区域。     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种...     

一种背景自适应的运动目标检测算法

鉴于传统混合高斯模型背景更新的不足,融合边缘检测、帧间差分,提出一种背景自适应的运动目标检测算法。该算法利用Sobel算子提取图像的边缘信息,采用了三帧差分法把每帧图像分为背景区域、背景暴露区域以及目标运动区域,对背景暴露区域、背景区域以及运动区域采用不同的背景更新策略。实验表明,算法对缓慢运动物体、光线突变及背景融入等条件有较好的适应性,能够有效地检测运动目标。     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

基于改进的差分相乘运动目标检测

针对传统帧间差分在目标检测中的不足,提出了基于改进的差分相乘的运动目标检测方法.该算法通过四帧差分分别和混合高斯建模得到的背景图像差分之后再相与,然后通过阈值技术得到运动目标,背景自适应的更新减少了噪声和光照变化对检测的影响,从而解决传统帧差法可能出现的无法检测完整目标的现象.实验表明,改进算法改善了传统帧差法中存在的较多伪目标点与空洞现象,提高了运动目标检测的效率和准确性.     

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当前帧运动目标边缘,以解决检测目标边缘缺失的问题;最后,将改进的三帧差分法提取运动目标像素点填充目标边缘图像,以解决检测目标内部空洞的问题。对比实验结果表明,该融合算法对视频中的运动目标能以较高的准确度和完整度实现运动目标的高效检测。     

基于改进的自适应混合高斯背景模型的车辆检测方法

针对静止摄像机条件下运动车辆的检测问题,提出一种改进的自适应混合高斯背景模型的方法.该方法初始时通过三帧差分法判断运动目标所在区域,运用提出的区域背景更新算法生成初始背景图像,然后在Stauffer等人提出的自适应混合高斯背景模型的基础上融入帧间差分和背景差分相结合的方法用于判定运动目标区域和背景区域,通过对背景区域和运动目标区域设置不同的学习率来更新背景模型,提高了模型的收敛速度.实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的算法能较快地初始化背景模型并能有效地检测出运动车辆,有较强的鲁棒性和较好的自适应能力.     

基于自适应混合高斯模型的前景目标检测

在计算机视觉研究中,从视频序列中提取出前景目标是关键步骤之一。而混合高斯背景模型是前景目标检测的一种常用算法。针对传统混合高斯建模过程中分别对每个像素建立固定个数的高斯模型和相同的学习率这一缺陷,本文先对视频帧进行了分块处理,然后自适应的对每个像素块采取不同的高斯分布个数和学习率,并且在建模过程的不同时间段采用不同的学习率,最后对检测结果在空域上进行数学形态学的处理。实验结果表明,与传统检测方法相比,该方法能够更加准确和快速地检测出前景目标。     

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。     

基于高斯混合模型的腹主动脉图像分割

为了有效地分割腹主动脉图像,提出了基于适度空间约束的高斯混合模型分割算法.该算法将三维空间邻域信息融入高斯混合模型中,利用最大期望算法(EM)获取腹部血管灰度图像的估计参数,从而分割出血管图像.实验结果表明:所提出的方法不仅能准确地分割腹主动脉的血管分支图像,而且对于图像噪声的抑制有较好的效果.     

大背景噪声下动目标实时检测方法研究

提出用帧间方块编码差值法和邻域综合法提取运动目标．第一种方法是把当前帧方块的二值图像像素编码值与前帧对应的二值图像像素编码值求差值，由差值检测运动目标；第二种方法是检测２×２方块内各像素的帧差值符号位和帧差绝对值，由二者判别是否运动像素．与普通帧差法相比，提高了抗噪度，改善了运动目标的边缘特性，减少了硬件量．检测算法可以以视频速率工作．实验结果表明，所提出的检测方法是有效的．     

动态环境下改进五帧差分的运动目标检测新算法

在噪声、光照变化和背景不断变换等动态环境下运动目标检测存在着误检、漏检现象.帧间差分法对动态环境有较强的适应性,但一般只能提取目标的轮廓,不能完全检测出目标,容易产生内容空洞和虚假边缘的现象.为此文中提出一种改进五帧差分法的运动目标检测新算法.该算法首先利用中值滤波对每一帧图像进行去噪处理,然后对去噪后的图像进行文中的五帧运算,最后通过新的动态阈值分割算法和数学形态学处理完成对运动目标的提取.实验结果表明,该算法的运算复杂度较低,可以检测动态环境下的运动目标,大大提高了运动目标检测的准确性.     

基于核主元分析和高斯混合模型的轴承转子状态评估

针对轴承转子运行状态评估问题,提出了基于核主元分析与高斯混合模型的新方法。采用小波包变换得到信号在各频带上的能量谱,然后通过核主元分析提取特征空间的主成分;并对其进行高斯混合模型建模。通过EM算法进行参数估计,由高斯混合模型的重合度对轴承转子的运行状态进行评估。通过仿真的轴承转子振动数据的验证发现,核主元分析能够使信号在特征空间的能量更加集中,在此基础上计算的高斯混合模型的重合度,能够更好地表征轴承转子的运行状态。     

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.     

针对空中监控平台的异常行为检测方法

空中监控平台拍摄的视频具有背景移动、视距较远等特点,结合其特点提出适用于空中监控平台的人群异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息,适当修正特征点的光流矢量,以减小透视现象导致的对特征点运动速度的估算误差;然后对特征点的光流矢量聚类,并结合背景运动一致性规律检测出前景特征点。通过双高斯混合模型检测异常特征点,用最大期望(EM)算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判;并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类,去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。多个场景下的实验结果验证了方法的有效性。