基于风险决策混合高斯背景建模快速检测前景目标突变

将风险决策引入前景目标的突变判断中,通过设计一个时序计数器函数来记录图像上某一像素点被划为前景的次数,当次数大于某一阈值时,将该像素从前景点改判为背景点,据此可以估计该像素点为背景点的概率,做出风险决策,以便及时更新混合高斯背景模型参数,从而减少多个高斯模型的高额计算量．最后通过实验验证了算法在目标检测率和实时性方面的改进．     

基于双向分析的KGMM运动目标检测算法

针对传统的目标检测算法往往是顺着时间轴方向从过去到现在分析视频序列,而忽略当前帧之后的逆向视频帧信息,对于复杂场景下的背景突变或光照变化的运动目标检测等方面存在不足.提出了基于双向分析的(KGMM)运动目标检测方法.在KGMM模型基础上,加入向后分析建立混合高斯模型,有效解决了较强的背景扰动和环境的复杂变化带来检测效果不好的问题,提高了算法的适应性.向前分析模型与向后分析模型共享一个高斯分布集,减少了高斯分布个数,保证了算法的运行速度.实验结果表明,改进的算法检测效果更理想.     

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.     

基于改进的混合高斯模型背景建模在运动目标检测中的实现

混合高斯模型方法广泛应用于现代智能视频监控系统中的运动目标检测,但受制于不可改变的客观环境影响---尤其是光照、背景对象的轻微扰动等影响,往往检测效果不佳,为了解决该问题,使运动目标检测工作可以更好地适用于多种环境,笔者提出了基于改进的混合高斯模型背景建模方法,利用二维中值滤波和形态学原理对强点干扰噪声进行有效过滤,同时保护好信号变化的边界。实验表明：该方法可有效提高抵制噪声干扰效果,具有准确的目标检测效果。     

改进的码本模型背景建模算法

针对原始码本模型算法参数多且难以设定、背景模型更新缓慢、背景容易被误判为前景目标等问题,本文提出一种改进的码本模型背景建模算法。该算法以像素点的均值和方差作为码本背景中码字的参数,用高斯正态分布判断该像素值是否匹配某个码字,采用以码字出现频率为参数的动态更新率来更新高斯正态分布中的均值及方差;采用两层的背景建模技术添加与删除背景码本中的码字;并增加频率阈值来判断某个像素值对应的码字是否添加入/删除出背景码本模型或缓冲区码本模型。实践证明,该算法能在复杂的场景下准确的分割出运动目标,且快速实用,能应用于实时视频图像处理中。     

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。     

用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

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.     

基于风险决策的混合高斯背景建模

对于固定摄像机的人体运动目标的检测,在现有混合高斯模型中,往往希望混合高斯模型中高斯函数的个数数目越大越好,同时现有算法对场景内每个像素点都采用统一的背景模型参数更新规则,每获得新的视频帧图像,都要对图像内所有像素点的所有高斯函数参数进行更新,这会带来庞大计算量,影响算法实时性。本文针对高斯背景建模算法的这种特点,对有新物体移入或物体移出当前场景时的情况,提出了改进的高斯建模算法,引入风险决策应用于前景目标的突变判断中,并通过实验验证了改进的算法在目标检测率和系统实时性方面的改进。     

基于背景重构的运动目标检测算法

针对背景差分算法中的参考帧提取问题,引入动态时间弯折(DTW)算法,给出了一种新的基于块的背景重构方法。该算法根据相邻两帧图像所对应的背景区域灰度变化不大的特点,利用DTW算法从帧中提取出背景区域所对应的块,再确定出背景帧。仿真结果表明,即使是在图像存在几何畸变和部分像素点缺省的情况下该算法仍能准确地重构背景,实现对运动目标的提取。     

基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法

近年来,视频序列图像中的运动目标检测在智能监控、视频压缩、自动导航、人机交互、虚拟现实等许多领域中的应用越来越广泛.论文提出了一种基于关键帧背景更新策略的运动目标检测算法,该算法采用视频序列中提取的关键帧作为背景,通过关键帧统计平均实现背景更新,结合矩阵像素差分和阈值判定来进行运动目标的检测.通过实验表明,本文提出的方法与典型的背景差检测相比,能够在一定程度上减少噪声的影响,提高运动目标检测的准确度.     

基于改进的码书模型的运动目标检测

本文提出了一种基于码书模型对背景建模的改进方法,改进.方法中主要的创新点在于将原始的码书模型方法中RGB色彩空间转换到YUV色彩空间中进行分析,由于Y信号为单独分离出来的亮度信号,所以在对色彩进行分析的时候就可以避免亮度的干扰,从而使建立出来的模型具有更好的抗光照干扰的能力.在前景点的判定方面提出对图像行分块和列分块的双分块的方法,有效避免了单一噪点的产生.经过实验证明,使用这种方法能显著的提高背景建模的准确度,提高对各种不同视频中动态背景的鲁棒性,其模型建立效果要明显优于标准码书方法.     

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.     

基于背景差法的运动目标检测

视频序列图像中,视频分割的主要目的是要在视频序列中分割出具有意义运动对象实体.背景差法能够很好地从一段视频中提取出运动目标.可靠的背景图像的提取是该算法的关键.表述了一种新的背景提取算法,利用图像序列的灰度统计特性来提取背景图像,并利用Surendra背景更新算法根据每帧图像对背景进行更新已获得可靠的背景.然后,将当前帧与背景作差,并对差值图像进行适当处理,这样运动目标就能够被精确地提取出来.     

基于时空特性的运动目标检测算法研究

采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓．本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法．由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓（snake）算法获得准确的运动对象轮廓．实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标．     

基于ART2网络的运动目标检测

从仿生学角度出发,分析了ART2网络和视网膜细胞结构之间的类别关系,通过扩展感知能力和调整警戒值等方式完备ART2网络单元的功能,运用ART2网络模拟视网膜的信息处理过程,提出了一种用ART2网络模拟视觉细胞来处理像素点的色彩信息的有效处理方法,并给出了该方法在运动目标检测领域的一个应用实例。试验结果表明,用ART2网络仿生处理符合人眼观察事物的生理和心理特点,能较好地处理幽灵和无序扰动等常见问题。     

基于幂次变换和区域收缩算法的运动目标检测与定位

运动目标分割与跟踪是计算机视觉中的重要研究课题,而目标检测与定位是其中的必要步骤,对分割与跟踪效果影响很大.在此提出一种新的运动目标检测与定位方法,该方法在差分二值图像上,通过区域收缩定位到运动像素密度较大的区域,从而实现运动目标定位.在多目标情况下,先通过幂次变换突出不同位置的目标,然后再通过区域收缩实现目标定位,给出目标的特征矩形,便于进一步的跟踪与识别.该方法不需要任何关于目标数的先验知识,对噪声鲁棒性较强.文中给出的实验结果证明该算法的有效性.