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.     

参数自适应去阴影前景目标检测算法

针对前景目标检测中出现的对动态背景适应力不佳、受鬼影及阴影干扰严重的问题,提出一种改进的视觉背景提取(ViBe)算法.首先,通过像素点的动力学模型和闪烁程度来衡量场景的动态程度,并以此自适应更新像素分类和背景模型中的关键参数;然后,利用鬼影的视觉显著性和静止不动的特点,快速找出并消除隐藏在背景模型中的鬼影像素;最后,针...     

复杂场景下自适应视频前景提取算法

针对目前基于背景建模的前景提取算法在复杂场景中误检率高以及鬼影融入背景模型慢等问题,提出一种复杂场景下自适应视频前景提取算法。在前景检测阶段,利用背景模型中样本之间最小欧式距离的均值衡量背景动态波动程度,自适应调整像素点的半径阈值,从而抑制在光线变化,树叶晃动等场景中产生的拖影和噪声点;在更新背景模型阶段,根据物体的运动速度自适应选择一次更新背景模型中样本个数,加快因首帧存在运动目标和物体运动状态变更而产生的鬼影融入背景模型。实验表明,相比其他代表性算法,改进算法在加快鬼影融入背景模型和抑制背景动态干扰方面均有较好的表现,且提升了准确率、召回率,降低了假正率。     

基于改进的VIBE算法在铁路智能视频监控入侵检测的研究

视觉背景提取(visual background extractor,Vi BE)算法应用在铁路沿线复杂背景环境下的入侵检测存在比较明显的问题,即Vi BE算法里的参数固定不能自适应背景的变化;当火车经过时"鬼影"现象长时间存在;检测的运动目标有空洞。提出了一种改进的Vi BE算法可以根据背景变化自适应参数;在火车经过时切换到特殊模式;对检测的运动目标进行形态学处理。试运行结果表明,改进的Vi BE算法能很好地适应于铁路沿线复杂的背景环境,且实时性和鲁棒性较高。     

一种基于傅里叶变换的改进ViBe算法

针对Vi Be算法在第1帧图像中含有运动目标时容易引入Ghost区域以及不能很好地去除阴影等问题.我们基于块的背景建模结合傅里叶变换,对Vi Be算法进行了改进.该算法对每一帧图像进行分块,在块内使用快速傅里叶变换,利用第1帧图像中每一块的直流分量建立背景模型,以后各帧与背景模型比较,检测出运动物体,最后通过扫描图像计算每一列前景像素的个数与设置的阈值进行比较,来消除阴影.实验结果表明,改进的算法可以快速的去掉Ghost区域以及很好地去除阴影.     

基于视频图像的公交车人群异常情况检测

为了加强公交安全防范,提出了一种基于视频图像的主要体现为过快移动速度的公交车人群异常情况检测方法。根据人群运动轨迹确立图像感兴趣区域;利用改进的Vi Be算法提取运动目标,缩小数据处理范围;用Shi-Tomasi角点检测算法提取特征点;最后利用带修正系数的金字塔Lucas-Kanada光流法提取运动目标速度信息,进行异常情况的检测。实验表明,与基本Vi Be算法相比,改进后的Vi Be算法对光照具有更好的鲁棒性,该人群异常检测方法正确率达86.4%以上。     

改进的双模型的运动目标检测方法

在动态背景下,由于双模型算法对运动目标检测时会出现误检、目标检测不完整和出现鬼影的现象,提出一种改进的双模型的运动目标检测算法。该算法首先对双模型背景的判断方式改进,将新来像素点图像值与背景模型对应位置样本值之间的距离和阈值进行比较,可以全面地区分前景和背景。然后对自适应阈值更新方式改进,通过对前景背景的判断情况把自模型和邻域模型结合起来,作为阈值增加或减少的条件,能够更精确地检测出前景。最后,结合帧间差分技术,通过比较对应位置像素值的时域变化来判断鬼影像素,以达到快速消除鬼影的目的。实验结果表明,改进算法的检测结果比原来的双模型更加精确、全面。     

一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法

针对现有的移动背景下的目标检测算法存在检测速度较慢、自适应性差和检测准确度不高的问题,提出了一种基于光流和二级聚类的移动背景下的目标检测算法;该算法融合了阈值自适应规则和基于优化检测结果的反馈机制。首先采用Lucas-Kanade光流跟踪算法和DBSCAN聚类算法提取出前景目标,然后采用改进的凝聚层次聚类算法将前景目标分类。在第一级聚类时建立基于初始聚类结果的自适应规则,实现了自适应地检测目标;在第二级聚类后,通过去除错误匹配特征点和阴影区域特征点优化检测结果;并将优化后的检测结果反馈给第一级聚类过程以更新适用阈值,使目标检测更准确。在多个视频库上进行验证,实验结果证明该算法检测速度快、自适应性良好、检测准确度高。     

融合混合高斯模型的改进的Vibe算法

针对经典Vibe算法在运动目标检测时存在鬼影、阴影和噪声干扰的问题,提出了一种融合混合高斯模型的改进的Vibe算法。在背景初始化阶段,采用五帧差分算法与八邻域的像素值填充获得的真实背景并且消除鬼影现象;通过混合高斯模型权值与Vibe随机取样概率相结合进行背景更新,将得到的运动目标进行形态学处理,使运动目标更加清晰;最后,在YCb Cr颜色空间进行阴影消除。实验结果表明,改进后的Vibe算法不仅能够有效地去除鬼影,并且在消除阴影与噪声方面取得了良好的效果。     

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YC_bC_r颜色空间的背景建模及运动目标检测

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中.首先在YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图(Local Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空间几何特性优化运动目标检测结果.实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和运动目标,具有较高的实际应用价值.     

结合边缘纹理和抽样推断的自适应阴影检测算法

为改进阴影检测的准确度和场景自适应能力,提高运动目标检测精度,设计了一种自适应的阴影检测算法。该算法利用候选前景与原始背景的Y、U、V分量变化比率来检测阴影像素,并结合全局边缘纹理特征及抽样推断方法来估计检测阈值。算法能自动完成阈值估计及阴影判别过程而无需人工干预,并可自动适应各种光线条件,具有较强的鲁棒性。对不同光线环境的标准视频检测实验表明,该算法在精度和实时性上均有所提升,阴影检测综合性能指标达到了94%以上。     

基于改进ViBe算法与三帧差法的运动检测算法

针对ViBe(visual background extractor)算法存在的鬼影和漏检问题,文章提出了一种基于改进ViBe算法和三帧差法的运动目标检测的方法。首先针对ViBe算法检测结果存在鬼影的问题提出一种改进的方法,改变ViBe算法中仅通过第1帧建立背景模型的方式;该文在前5帧中每个像素点的邻域随机选取4个像素点建立一种具有时间和空间信息的背景模型进行运动检测,并采用"或"类型三帧差法做"或"运算改善漏检的问题;然后对显著性检测结果做"与"运算去除过检点以提高运动目标检测的准确性;最后进行适当地后处理得到最终的检测结果。该算法能够去除噪声、抑制鬼影以及减少空洞点,实验结果表明能够快速并准确地检测出运动目标。     

边缘特征与局部纹理特性融合的阴影消除算法

针对视频分割中的阴影消除问题,提出了一种以置信度为桥梁,前景边缘投影特征与局部纹理特性相融合的阴影提取算法.采用自适应高斯法获得动态背景,提取包含阴影的前景,计算出当前帧和背景帧在前景最小外接矩形坐标范围内的边缘差异,得到低干扰的车辆和阴影边缘信息.利用大津阈值算法进行投影分割,在阴影连续性前提下,高置信度区域确认为阴影,低置信度区域确认为车辆,而一般置信度区域,进一步结合局部纹理在当前帧和背景帧间的跳变程度,搜索出与车辆相连的阴影.结果表明:该方法能够去除导致前景严重变形的大面积阴影,去除有效率在90%以上,保障了车辆的有效提取;算法实时性好,可应用于智能视频监控的目标检测及跟踪中.     

基于网络监控视频流的车流量实时估计方法

智能交通系统(intelligent transportation system,ITS)是未来交通系统发展方向,其中车流量统计属于智能交通研究的主要领域。提出一种基于视频的车流量实时估计方法,利用redis内存数据库高并发、读写速度快的优势,从连续不断的网络视频流提取帧图像,依次存储在内存数据库的队列中,起到一个缓存实时数据流的作用。在运动车辆检测过程中,利用GMM训练背景模型获得背景帧序列改进Vi Be算法的初始化过程,且在开始检测的过程中加快背景更新速度,达到快速消除原始检测中"鬼影"的目的。3个场景的实验表明:提出的方法能快速消除"鬼影",提高了实时车流量估计的准确性。     

基于Kalman滤波和阴影消除的运动目标检测

研究基于Kalman理论的时域递归低通滤波、Ostu(最大类间差)阈值选取及形态学阴影消除在运动目标检测中的应用,并将它应用于实际的交通监控视频,实现对运动目标的自动检测.首先采用Kalman滤波实现背景的提取,然后把当前帧与提取的背景做差分运算,之后采用Ostu算法计算出阈值实时检测运动目标,最后采用基于边缘信息阴影检测方法消除阴影.实验以实际的交通监控视频为研究对象,依据运动图像序列与交通场景的特点,兼顾处理效果与实效性.实验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有有效性.     

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.     

基于半邻域法的自适应图像边缘提取方法

图像边缘对图像识别和计算机分析十分重要,至今已经提出了大量的各种类型边缘提取算法.该文在半邻域法的基础上提出了一种基于自适应阈值选择的图像边缘提取算法,在判断某一像素点是否在边缘上时,以该像素点为中心,选取3×3的区域为研究对象,求出该区域的最大、最小、均值像素值及标准差,在选用标准差为其阈值的同时,还考虑人的视觉对于灰度分辨能力的限制.最后,对多幅灰色图像进行了边缘提取,结果证实了该文方法的有效性.     

基于改进遗传算法的FISH基因模糊自适应提取

为了快速准确地提取荧光原位杂交（FISH）图像中的荧光染色基因,提高临床医学上诊断病变的效率,针对FISH图像固有的模糊特征,提出了一种基于改进遗传算法的多维多阈值模糊自适应提取算法.首先根据灰度直方图的分布特性,提出相应的自适应窗宽选取算法,确定阈值搜索的范围;然后通过设计的模糊隶属度函数,将图像分割成若干不同的区域;最后采用最大模糊熵准则,并借助优化后的自适应遗传算法,寻找确保基因目标最大信息量的分割阈值.将分割结果与其他几种常用分割算法进行比较,并采用分类概率的数学测量方法定量分析,结果表明：在标准噪声干扰下,该算法的错误划分概率仅为0.042 1,可以更加准确和高效地对荧光基因进行提取.     

基于HSI颜色空间的车影去除方法的改进

为了在智能交通视频监控系统中对目标进行较准确的提取、跟踪和预测,提出了一种基于颜色特征的车影去除方法,通过比较阴影存在前后的场景点在HSI空间中亮度畸变和色度、饱和度畸变的夹角的分布规律,达到检测和去除车辆阴影的目的,通过实验结果和评价算法表明:该方法可以有效去除车辆阴影,其优点在于根据每一副待处理的图像的对应参数的直方图动态地选择分割阈值,算法简单,速度快,且有一定的自适应能力.