基于块背景建模的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中目标识别、目标跟踪和场景理解的前提.文中提出一种基于块的混合高斯背景建模方法,采用图像块的均值和块内方差作为块的特征对场景进行建模,并对前景块根据它的邻域块处理以得到更精确的目标区.新方法不仅考虑了像素在时间域上的分布信息,还利用了像素邻域间的信息消除虚警数,改善了传统混合高斯背景建模方法处理...     

基于HSI颜色模型的运动目标检测方法

针对灯光和背景的亮度不同,通过HSI空阃提取亮度信息,使用自动阈值对光源和运动目标进行区分,降低因光源变化而产生的运动目标误检．实验结果表明,该算法可以显著提高运动目标检测在有光源影响下的准确性,减少将背景误判为前景的情况．     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

一种改进的运动目标检测算法

针对目标检测过程中的背景变化、光照变化、阴影对检测的影响,提出了一种改进的运动目标检测算法。首先利用改进的统计方法建立了目标的背景模型,并实时地对背景模型进行更新,最后将检测出的目标采用融合HSV颜色信息和纹理特征的混合高斯阴影模型方法来去除阴影。实验结果证明,该算法在场景中有目标运动的情况下。能够准确地建立背景模型,并能去除阴影影响,提高系统的检测准确性。     

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。     

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.     

基于运动目标检测的智能视频监控系统

通过对视频序列的处理,使计算机在无人操作的情况下,检测出监控区域内的运动目标,并与预先设定的报警规则相比较,当发现异常行为时自动产生报警信号,提醒监管人员查看.系统中所用算法是将自适应混合高斯模型背景更新方法加以改进,结合基于帧间差分思想的双向匹配法,配合图像滤波方法,进行一系列后处理.实现室外场景运动目标检测,克服了树叶摇摆及轻微光照变化的影响,有效地滤除了各种噪声.提取出的运动目标精确完整,效果较已有算法得到了明显改善.     

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.     

智能视频监控中的一种快速运动目标检测方法

为解决现有视频监控系统中目标检测算法无法应付复杂的环境且计算量较大等问题,结合背景模型算法和帧间差分的优点,对混合高斯背景方法和帧间差分进行改进,提出一种基于混合高斯模型背景法和混合差分相结合的运动目标检测改进算法.利用分块思想进行高斯背景建模,利用多帧差分实现混合差分,既能得到较高的灵敏度又能进一步提高检测效果和速度.通过实验证明该算法的可靠性和实时性.     

基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对摄像机在静止条件下的自适应运动目标检测,提出一种改进的运动目标检测算法。首先,针对高斯混合背景建模初期背景建模效果不理想的问题,利用统计的方法得到背景模型,根据背景图像建立高斯混合模型;在模型学习方面,为均值与方差设置了不同的学习率。针对传统的LBP算子的缺陷,提出了一种改进的纹理特征算子,将其与HSV颜色空间去阴影的方法相结合,从而实现对阴影的检测与去除,利用随机Hough算子对圆的检测原理,在运动目标检测的基础之上,实现对人头的边缘检测。实验结果表明:该算法可以很好地检测出运动目标,并能够有效去除运动目标包含的阴影区域,从而实现人头区域的检测。     

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.     

基于三角核估计模型的运动目标检测方法

文章对基于高斯模型的运动目标检测算法进行了研究,在此基础上,采用三角核估计的非参数方法来对背景建模,从而检测出运动目标;并结合检测结果来更新样本和带宽,提出了与之相对应的背景更新方法。实验结果证明,该方法能准确快速的检测出运动目标,具有较强的鲁棒性。     

基于高斯金字塔的运动目标检测

针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法.首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影.背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景.研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响.多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中.     

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Grabcut的图像目标提取

在图像处理过程中,快速准确地提取感兴趣的目标是图像处理的一个重要任务.提出了一种基于Grabcut准确提取图像目标的算法,该方法根据用户指定前景物的基本形态获取初始的前景、未知的背景区域,并用mincut/maxflow对分割能量函数进行了优化,利用大量图像对本文方法进行了实验分析,结果表明了算法能有效提取图像中感兴趣的目标.     

基于高斯-马尔可夫随机场模型的运动目标自动分割

提出了一种基于高斯 马尔可夫随机场(GMRF:GaussianMarkovRandomField)模型的运动目标自动分割算法.该算法采用有限高斯混合模型描述视频序列帧差图像的概率分布.在此基础上建立马尔可夫随机场模型,构造系统相应的能量函数.然后通过Metroplis优化算法求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标.实验结果证明,该算法对运动目标分割具有很好的分割效果.     

室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法

为了进一步提高室内检测跟踪系统的有效性和稳定性,以经典的混合高斯模型为基础,结合了积分直方图方法,提出了一种室内场景中适应光照变化的运动目标检测算法。该方法通过当前帧和背景帧的全局积分直方图差分来确定光线变化的程度。对于全局的光线突变,进行模型的全局更新。对于局部的光线变化,用光线变化比例作为高斯模型权值更新率因子,实时控制更新速率。再对高斯模型提取的前景,用区域局部积分直方图进行虚假前景的判断和消除,从而进一步提纯真实前景。仿真实验结果表明:算法较好地消除了场景中光照变化对目标检测的影响。     

状态加权合成的CGHMM训练算法

为了克服训练数据不足的问题,提出了一种新的方法——基于状态加权合成的连续高斯混合密度隐马尔可夫模型(continuous Gaussian mixture hidden Markov model,CGHMM)训练算法.首先对每一个待合并模型中的每个状态都选定一个权值,当对多个训练样本进行CGHMM参数重估时,每一次迭代过程都分别对每一个训练样本获取CGHMM参数,再使用仅仅取决于状态数的权值加以合并.最后,将此新算法应用于轴承故障诊断,并与经典CGHMM算法进行了比较.实验结果表明,新算法的诊断精度更高,输出概率更好,获得了更优的训练模板.     

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.