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针对运动目标在单帧图像中所占的比例较小,传统的边缘提取方法在对整幅图像计算时产生大量冗余,对噪声敏感,提取出的运动目标轮廓不明显的缺点,提出了一种基于帧差法和图像分块相结合的运动目标边缘检测方法.该方法首先对序列图像进行差分,根据分块大小自适应选取阈值对图像进行分块,完成对运动目标的细分割,分离出运动区域和非运动区域,然后对分割出来的运动区域进行边缘检测,将边缘检测结果和差分结果进行“与”运算,从而提取出运动目标轮廓.实验证明,分块边缘检测方法能较为准确地提取出运动目标且能提取出清晰的运动目标边缘轮廓,能满足实时性需要. 相似文献
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VideoSAR成像时,运动目标发生散焦和移位,但在其真实位置留下阴影,且阴影在VideoSAR的图像序列中发生运动。根据运动目标的这个特征,提出了一种在VideoSAR图像序列中检测运动目标的方法,通过检测运动的阴影来检测运动目标。该方法主要分为背景补偿和背景分割两部分。首先,将段内的图像用SIFT+RANSAC算法进行配准,使得图像序列的背景对齐;然后,用单高斯模型对图像序列进行统计,得到该段图像序列的背景模型,将背景与当前图像差分后并二值化,得到前景的二值图;最后,对二值图进行形态学处理,即可提取出运动目标的阴影。该方法用美国Sandia国家实验室的VideoSAR图像进行了验证,具有良... 相似文献
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视频序列中运动目标检测与跟踪方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
提出了一种从摄像头获取的彩色图像中准确地检测出运动目标并进行实时跟踪的算法。首先将采集到的彩色视频图像序列转化为灰度图像,研究了几种图像锐化方法并进行了比较。然后进行帧间差分和阈值分割,成功分离出运动目标。最后采用投影法得到运动目标的大小及位置。实验结果表明,提出的运动目标检测与跟踪方法简单、有效、实时性高。 相似文献
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通过摄像机拍摄到的一段视频,对其中运动的人进行检测与跟踪。在目标检测方面,获取运动行人图像序列,利用自适应背景提取方法得到背景,根据将目标与背景进行分离的分割阈值,对差分图像进行分割,提取运动区域,检测出人体运动目标;在目标跟踪方面,选用基于Kalman滤波的运动跟踪系统,通过估计出运动目标的下一位置,对运动目标进行实时跟踪。这里的实验是在Linux平台上利用Intel的开源OpenCV函数库建立起模型并实现算法。经过多次仿真测试表明,使用Kalman滤波可以很好地解决实验中两个人握手时运动目标间遮挡的问题,并跟踪运动目标,而且处理速度比较快,能够满足一般情况下的实时性要求。 相似文献
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红外弱小目标检测的方法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
本文研究在红外图像序列中检测运动弱小目标的方法。对传统的差分图像预处理方法进行了分析和改进,提出了利用累积效果和形态学滤波的图像预处理方法,简化了似然比检测阈值分割方法,提出了利用目标质心运动特征的目标提取判决方法。仿真实验表明,该方法能够准确高效地检测出运动弱小目标。 相似文献
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基于隔帧差分向量无穷范数的运动弱小目标的检测 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了运用隔帧差分向量无穷范数检测红外图像序列中运动弱小目标一种新算法。
算法以隔帧差分为基础,该处理系统不仅能够探测到帧间位移不小于1个像元的点目标,而且可以探测到帧间位移小于1个像元而多帧累积位移大于1个像元的运动点目标,使算法探测与识别目标的能力大大提高,为不同速度多目标的检测提供了新的可能。仿真实验结果表明,该算法具有较高的检测率和良好的实时特性,能有效地检测出低信比红外图像序列中的弱小运动目标。 相似文献
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针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。 相似文献
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基于图形处理器单元(GPU)提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA—SIFT(于统一计算设备架构的尺度不变特征变换)算法提取图像匹配特征点的基础上,优化随机采样一致性算法(RANSAC)剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点。运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况,实现了动态背景下的运动目标检测,通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。 相似文献
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针对可见光和红外热图像序列中的远距离目标检测问题,提出了一种基于模糊积分的可信度融合的目标检测方法。该方法通过帧间差累积,在两种传感器的图像中确定了运动目标区域,根据目标区域的强度分析,定义了目标可信度度量,进而利用模糊积分融合函数进行可信度融合以实现目标检测。试验结果表明模糊积分分类效果较好,从而证明了该方法在目标识别中的可靠性和可信度,具有一定的实用性。 相似文献
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围绕光学卫星遥感图像中的海面舰船目标检测问题,考虑静止轨道遥感卫星和低轨道高分辨率遥感卫星的优缺点,提出一种基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法。该方法首先通过多结构多尺度形态学滤波和自适应阈值分割对静止轨道卫星遥感图像进行目标预检测,然后将预检测结果与卫星图像的地理位置信息相结合来确定高分辨率遥感图像候选目标区域,最后提取候选目标区域中目标的主要特征,进行舰船目标判别,将判别结果反映到静止轨道遥感卫星图像上。仿真结果表明,该方法能有效检测出海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,具有目标检测率高、虚警率低、时效性好等优点,为静止轨道遥感卫星对海面运动舰船目标的实时监视跟踪提供了技术支撑。 相似文献
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摄像机的运动会导致整幅图像的运动,使得此情形下的目标检测极具挑战性。针对该问题提出一种快速低存储开销检测算法。首先,利用一种快速低存储开销配准方法计算相邻两帧的单应变换矩阵。而后,使用单应变换矩阵进行相邻两帧之间的配准,并由帧间差分获取帧间运动信息。最后,采用积累运动信息的方式构造不断更新的运动图像,通过对此运动图像进行阈值分割分离出最终的运动目标。在多个不同视频序列下的实验表明该算法能够有效地从嘈杂的场景中检测出运动目标。此外,与先前算法相比,该算法检测性能更好,且显著地降低了存储开销与计算时间开销。对于480360的序列而言,该算法需要的存储开销仅为825 kByte,且运算速度达到16帧/m。 相似文献
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基于鲁棒回归的运动背景补偿技术 总被引:2,自引:0,他引:2
为检测运动背景中的动目标,通常需要进行运动背景补偿校正。本文充分考虑运动背景下的各种因素,提出一种基于鲁棒回归的运动背景补偿技术。它首先利用光流场模型估计背景运动速度,之后利用鲁棒叠代加权最小二乘法估计图像传感器的全局运动参数,通过估计出的全局运动参数对运动背景进行补偿校正。实验结果表明本文所述方法的有效性。 相似文献
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