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基于灰度图像的阴影检测算法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于灰度图像的阴影检测算法,通过快速归一化互相关函数计算方法其复杂度,并采用背景减法与帧差法相结合方法提取运动前景.其步骤包括提取运动前景及检测运动目标的阴影.该方法与基于HSV模型的阴影检测算法相比,实验表明:在不需要任何的颜色信息的情况下,基于灰度图像的阴影检测算法能较好检测出阴影. 相似文献
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在动态场景下,为了降低背景运动对目标检测产生误差的影响,针对视频序列图像,提出基于运动矢量
补偿的目标检测算法。采用背景运动补偿方法来完成目标检测,利用 SURF 特征点来获取精确的匹配点对,从而获
取准确的运动矢量;根据运动目标和背景运动矢量位移的不同来区分出前景和背景区域,将背景运动矢量代入模型
进行参数估计,提高背景补偿的精度;用帧差法检测出运动目标。实验结果表明:该算法具有鲁棒性,能够准确检
测出动态背景下的运动目标。 相似文献
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智能视频监控技术及其在安防领域的应用 总被引:7,自引:1,他引:6
为解决传统视频监控系统中存在的诸多弊端,满足越来越高的安全需求,提出一种新型的智能视频监控技术。其由视频采集、智能视频分析和监控端构成,物理架构则包括中央式和分散式。系统关键技术涉及运动目标检测、运动目标分类、运动目标跟踪、视频内容分析等。该监控技术的应用可用于安防类和非安防类两方面。 相似文献
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基于空时稀疏表示的红外小目标检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。提出了一种基于过完备空时字典及其稀疏表示的红外小弱目标运动检测算法。采用K奇异值分解算法学习连续多帧图像的运动信息和形态特征,构建自适应形态过完备空时字典;利用高斯运动模型检验自适应形态过完备空时字典,将其划分为能分别描述目标与背景的目标过完备空时字典和背景过完备空时字典;将连续多帧图像分别在目标过完备空时字典和背景过完备空时字典上稀疏分解,利用几个最大稀疏系数及其空时原子重构信号,增强二者残差来检测小目标信号。实验结果表明,该过完备空时字典不仅能同时描述目标与背景的运动信息和形态特征,极大地提高信号表示的稀疏程度,而且能有效增强目标与背景的特征差异,提高小运动目标的探测能力。 相似文献
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一种改进的Surendra运动目标伪装效果检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
现有的伪装检测主要是针对静态目标,并不能客观反映机动装备在作战行动中伪装的有效性。综合运动目标检测技术,结合伪装学原理,以军用卡车模型作为研究对象,基于Surendra背景更新建模算法并结合Lab三通道,提出一种机动装备迷彩伪装效果检测方法。根据所建立的实验系统,计算序列图中军用卡车伪装前后的形状特征参数集合之间的欧氏距离,得到实验序列图像的欧氏距离平均值为189.45,说明实验系统中伪装前后运动目标的形状特征参数之间极不相似,即经过伪装后的目标更具有一定的动态变形伪装特性。借助性能评价模块得出伪装前后目标图像相关系数范围为0.003 5~0.127 5,证明了该检测方法的科学性和可靠性;根据检测运动目标的算法原理,可知伪装后的运动目标图像与其中心背景之间更具有一定的融合性。 相似文献
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针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的
基于RGB 颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB 三通道图像独立进行背景差分运
算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测的边缘对前景图像进
行修正,消除光照变化带来的噪声;RGB 三通道使用自适应权值的递推算法进行背景更新。最后
采用实验室采集的图像序列进行了仿真实验,结果表明,该方法在复杂场景下有效识别颜色差异,
避免了灰度值相近而造成的目标缺失,提高了检测精确性。 相似文献
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为了解决机器人未知环境导航过程中的多源、异构传感器空间一致性观测问题,提出了基于动态和静态环境对象观测一致性约束的摄像机与激光测距传感器联合标定优化方法。利用协方差交集方法实现运动目标图像平面方向状态融合,同时采用卡尔曼滤波和概率数据关联滤波实现一对一和一对多信息源的静态角点特征图像平面方向状态融合;在此基础上,利用动态和静态物体融合前与融合后状态误差构造优化目标函数,并利用非线性优化方法实现标定参数优化。实验结果表明,该设计方法能够提高多传感器环境观测的一致性水平,验证了该方法的有效性。 相似文献
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