基于帧差法与Mean-shift算法相结合的运动熔滴识别与跟踪方法

为了对焊接视频图像中的运动熔滴进行自动识别与跟踪,针对熔滴图像为灰度图像且背景单一的特点,提出了一种基于帧差法与Mean-shift算法相结合的方法.利用帧差法对视频图像的前2帧进行差分处理,获取目标窗口和中心位置并进行标定,以解决Mean-shift算法需要在起始帧手动框取目标的问题;结合基于灰度直方图的Mean-shift算法确定下1帧的目标模板位置,以实现对运动熔滴的自动识别与跟踪.结果表明,所提出的运动熔滴识别与跟踪方法能够对熔滴图像进行自动识别与跟踪,且具有良好的鲁棒性和实时性.     

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.     

基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测

针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.     

基于ICA-R的目标运动变化检测

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,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计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.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.     

基于视频的运动目标跟踪算法

为更加准确、 快速地检测与跟踪到运动目标, 将背景差分法和帧间差分法相融合对 CAMSHIFT (Continuously Adaptive Mean-SHIFT)算法进行改进。 首先, 通过背景差分法和帧间差分法相融合确定目标所在 区域, 然后结合 CAMSHIFT 迭代算法实现目标跟踪。 实验结果表明, 该方法改变了传统 CAMSHIFT 算法需手 动选定目标和跟踪窗容易发散的局限性, 并提高了跟踪的准确性与稳定性。     

基于灰度区间统计的背景自适应更新算法

视频中运动目标检测与提取是计算机自动识别技术的重要环节,如何快速且准确的提取运动目标是研究热点。目前通常使用背景差分算法来进行运动目标检测,而背景差分的关键在于背景提取的好坏和阈值设定上,并且为达到实时检测的目的,背景还要能够适应光照的变化而进行实时更新。针对于传统的mode算法在背景提取时没有考虑到统计帧的背景灰度值是波动的情况,本文提出基于灰度区间统计的背景提取算法。算法是将0~255灰度范围进行区间划分,判断灰度值落在哪些区间并且统计区间的样本个数,然后对样本量最大的区间的样本求平均值,从而得到初始化的背景效果图,最后通过对样本数据进行离散分析来自适应更新背景。     

序列图像运动目标检测的一种快速算法

研究了序列视频图像中运动目标的检测与跟踪快速算法．研究基于Kalman滤波理论的渐消记忆最小二乘法，用该方法重建背景图像；采用图像差分算法提取运动目标；提出简化的等效灰度投影算法来计算目标的质心；采用记忆外推跟踪算法实现图像目标的跟踪，并且对全部算法做了仿真．仿真结果表明算法简单、有效、执行速度快、具有很强的适应性，能够用于单镜头序列图像中运动目标的检测与跟踪．     

智能视频的公交客流量统计算法

为了解决复杂背景及运动状态下城市公交客流量的准确检测、识别与统计问题,提出了运动矢量跟踪方法,研究了公交乘客头部运动特征及客流量统计算法.传统的帧间差分、边缘检测等目标检测算法很难处理紧邻的多目标情况.利用类圆形处理提取类似圆形的目标连通域,对目标特征点进行运动矢量跟踪,实现了上、下公交车人数的准确统计.     

一种结合背景差分的改进CamShift目标跟踪方法

针对传统的CamShift目标跟踪算法在跟踪目标之前需要手动选择目标区域,以及当目标物的颜色与背景色相似时容易跟丢的问题,提出了一种结合背景差分的CamShift改进方法.首先利用背景差分法检测出的目标区域作为CamShift算法的初始搜索窗,以解决手动选择跟踪目标的问题;然后在跟踪的过程中比较CamShift算法每一帧搜索窗的中心横纵坐标与背景差分法检测出的目标区域矩形框中心的横纵坐标,根据设定的阈值来选择CamShift算法下一帧的搜索窗,以解决目标色与背景色相似的问题.仿真实验表明改进方法在目标与背景色相似的情况下也能有效地跟踪目标.     

运动图像跟踪过程中丢帧误差消除技术

为解决传统方法不能自动对跟踪窗口的大小进行调整,造成跟踪定位误差高,无法有效消除丢帧误差的问题,提出一种新的运动图像跟踪过程中丢帧误差消除方法。通过对帧间差分法进行优化,利用每帧获取的背景部分完成背景模型的更新处理,通过当前帧和背景模型的差分获取运动范围。利用优化的Mean-shift法对运动图像进行跟踪处理,采用改进的帧差法对目标边缘进行提取,完成Mean-shift搜索窗口的更新处理,自适应调整跟踪窗口大小。通过适于P帧幅度能量模型对此刻帧与上一帧图像信息的改变程度进行描述,以体现运动图像序列运动分布情况,对运动图像跟踪中的丢帧误差情况进行描述。在此基础上求得运动图像跟踪状态矩阵,完成对丢帧状态参数的处理,将丢帧误差消除,以增强运动图像跟踪质量。结果表明,所提方法误差消除效果好,运动图像跟踪精度高。可见该方法能够对丢帧误差进行有效消除。     

基于LBP纹理和改进Camshift算子的车辆检测与跟踪

提出了利用背景图像LBP（局部二值模式）纹理和当前帧图像LBP纹理的相似度分析提取前景的方法,克服了车辆检测中常用的帧差法、背景差分法对光照比较敏感的缺点.同时基于H,S,V分量及改进的LBP纹理的联合直方图与金字塔L-K光流法中心跟踪相结合的Camshift跟踪算法,有效地解决了背景目标颜色相近可能会导致跟踪的目标区域加入背景后变大、处理较大帧间位移的视频跟踪上搜索窗口的位置准确度较低的问题.实验证明,该方法具有良好的检测和追踪效果.     

帧差法和Mean-shift相结合的运动目标自动检测与跟踪

传统的Mean-shift算法简单快速,但存在半自动跟踪缺陷,在起始帧需要手动确定搜索窗口来选择目标,且核窗宽固定不变,不能实时地适应目标尺寸大小变化,容易跟丢目标。接合帧差法,首先通过帧差法检测目标,并获取目标窗口和中心,再结合Mean-shift跟踪,并通过设定ρ^(y)相对改变量r来确定目标模板是否需要重新获取,实现Mean-shift算法全自动跟踪,并能适应目标尺寸大小改变的情况。实验表明,该方法跟踪准确,实时性高。     

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.     

基于改进型Camshift和卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法

针对车辆跟踪过程中跟踪目标丢失或者失败的情况,提出一种改进型Camshift(Continuously Adaptive Mean Shift)算法和卡尔曼滤波相结合的跟踪方法。首先,利用卡尔曼滤波器实现跟踪目标的位置估计,以克服目标被遮挡造成的跟踪失败的问题,然后再利用改进型Camshift算法依据目标距离搜索中心的位置,对H分量创建的颜色直方图中的每个像素位进行高斯模型核函数的加权处理,并自适应计算得到最优的搜索窗口,从而改善了传统Camshift不能直接抵制噪声干扰的缺点,解决了因跟踪目标在同色背景噪声干扰下出现的丢失问题。最后通过仿真实验表明:改进型Camshift算法和卡尔曼滤波的结合有效地提高了车辆跟踪的准确性和连续性。     

运动目标检测跟踪方法研究

研究了在简单背景下实现对单一运动目标识别跟踪,并给出了系统的原理图和结构图。介绍了利用帧差法实现对运动目标的识别,结合形态学中的开运算和闭运算对初识别后的二值图像进行双滤波,再对运动区域进行跟踪与标注,将运动目标用矩形框包络起来。实验结果表明,该方法能够在简单场景下对运动目标进行实时识别跟踪,达到预想的效果。     

基于SIFT特征点的目标跟踪算法

提出一种结合背景建模方法和基于SIFT特征点匹配方法的目标跟踪算法,该算法首先使用背景建模方法获得目标区域,然后对目标区域进行SIFT特征点提取,再利用特征点匹配方法实现视频目标跟踪,为了减小误配点,采用RANSAC方法来消除误配点。最后对算法进行了实验,实验结果表明,该算法可有效跟踪运动目标。