基于改进的混合高斯模型的红外运动目标检测

传统混合高斯模型中背景容易留下运动"虚影",同时在噪声或目标区域对比度低时会导致提取目标区域时出现断裂和空洞的现象,针对这些问题在混合高斯方法中赋予图像中运动和静止区域不同的背景更新速率,并充分利用混合高斯模型中的背景和前景信息,将背景减除的结果与高斯建模中的前景图像按照一定比例融合获得目标图像。实验结果表明:改进后的混合高斯模型运动目标检测方法,能够克服传统高斯模型目标检测中存在的问题,从复杂的背景中较完整的提取出运动目标,且具有一定的抗噪能力。     

一种改进的混合高斯模型运动目标检测算法

针对传统混合高斯模型使用固定学习速率所带来的问题,提出了一种改进的运动目标检测算法。该算法采用自适应的学习速率调整策略,在背景建模初期,采用较大的学习速率加快初始背景的建模,使得模型能更快地适应背景的变化;背景形成以后,根据目标运动的快慢动态调整学习速率,从而能够及时更新背景,消除运动目标的残留和拖影;最后利用基于HSV颜色空间的阴影检测算法消除运动阴影。实验结果表明,改进算法优于传统混合高斯模型,可以更准确地检测出运动目标,更好地消除阴影,并具有较好的自适应性和稳健性。     

基于改进的脉冲耦合神经网络的红外目标分割方法

针对红外目标的特点,提出了一种基于直方图的改进脉冲耦合神经网络（PCNN）图像分割方法,本算法摒弃了原有脉冲耦合神经网络模型中的时间指数下降机制,利用灰度直方图的知识直接获得PCNN的分割门限,同时保留了弥补空间罅隙和灰度微小变化的优点,实验表明本算法分割得到的目标区域更加完整,并提高了运算速度。     

基于改进脉冲耦合神经网络的电路板红外图像分割

电路板红外图像发热芯片区域准确分割是电路板故障诊断的关键步骤,但灰度不均匀、目标区域多、辐射噪声大使电路板红外图像的准确分割变得较为困难。针对这一问题,本文提出一种改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)红外图像分割模型。首先,调整传统PCNN的模型结构,将图像梯度信息作为输入信号增加到模型输入域;其次,基于最大似然估计原理,推导出链接系数β的动态调整方法;最后,在脉冲发生域引入边缘约束算法,防止邻域神经元误捕获,增强目标区域的可分割性。实验结果表明,改进模型能够有效降低背景及辐射噪声影响,准确分割出不同类型电路板红外图像目标芯片区域,在视觉效果、区域一致性和对比度方面均优于已知的Ostu、K-means和传统PCNN模型,分割性能得到明显增强。     

基于多特征融合的运动目标检测

提高目标检测算法在复杂场景下的检测鲁棒性是目前计算机视觉领域的一个重点、难点问题。传统的运动目标检测都是基于目标的单一特征,提出一种融合颜色特征和纹理特征的背景建模方法,并将其运用于运动目标检测。首先对基于颜色的高斯混合模型加以改进,减少了传统高斯混合模型的计算量,然后将高斯混合模型与LBP纹理模型用D-S证据理论进行融合。实验结果表明,两个特征的融合有很好的互补作用,并且能够实时、准确地检测出运动目标。     

基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法

在复杂场景下,传统混合高斯模型能较好地检测出运动目标,但随着时间的推移,模型参数收敛缓慢且难以适应场景中真实背景的实时变化,从而导致运动目标的错误检测率增加。该文利用滑动窗技术的短时历史记忆特性,提出一种新颖的基于滑动窗的混合高斯模型运动目标检测方法,该方法弥补了传统混合高斯背景模型不能及时形成新背景的缺点,提高了运动检测的完整性,并进一步降低了算法对场景光照变化的敏感性。多场景下的对比实验结果表明,该方法能更准确、完整地检测出运动目标并具有更好的环境适应性。     

基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割

针对马尔可夫随机场在红外图像分割方面存在的问题,给出了一种基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法.三马尔可夫场在马尔可夫随机场的基础上通过引入一个附加随机场和全体随机变量服从马尔可夫性假设,克服了马尔可夫场算法中对条件概率分布相互独立的要求,并赋予该附加随机场对目标和背景区域的标识作用,其中采用混合高斯模型作为三马尔可夫随机场的先验模型.仿真结果表明,文中提出的基于混合高斯模型的三马尔可夫场红外图像分割算法能够实现复杂背景的红外图像准确分割,得到较为理想的分割效果.     

一种基于高斯混合模型的运动目标检测改进算法

在运动目标检测方法的研究中提出一种基于高斯混合模型的运动目标检测的改进算法。首先利用颜色信息对背景建立高斯混合模型;其次在模型更新阶段．为了模型的自适应性和尽量逼近真实信号量,在传统学习率基础上提出一种加权思想,即对均值与方差分别给出一个不同的加权值。最后应用中值滤波及物体空间连通性进行后处理。实验结果表明,与传统高斯混合模型方法相比,改进的方法能更加有效地检测出运动目标,具有较好的鲁棒性。     

基于高斯混合背景模型的运动目标检测技术研究

在运动目标检测技术中,使用传统的高斯混合背景模型所得到的检测结果并不能完美地获取运动目标的轮廓信息,而图像中像素的梯度信息,刚好就是反映了各物体的轮廓和边界,并且相对于颜色信息而言,梯度信息对于噪声并不敏感。为此,该文对传统的高斯混合背景模型进行了改进,提出基于梯度时空信息的高斯混合背景模型,证明了改进的算法确实能够取...     

脉冲神经网络在运动目标检测中的应用

近几年,在智能监控系统中,广泛应用了基于生物视觉原理的运动目标检测与跟踪计算模型。这里提出一种基于神经轴突延迟机制,利用脉冲神经元网络模型对运动目标进行检测与跟踪的算法,该神经网络模型是利用轴突延迟脉冲神经网络模拟人类的视觉特性,从而提取运动目标,并具体分析脉冲神经元网络算法的实际意义。实验结果表明,该算法能够动态并行地进行运动目标提取,可通过硬件实现而应用于监控系统中。     

高动态条件下增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法（特邀）

红外弱小移动目标检测技术是计算机视觉的研究热点和难点。针对机载高动态条件下的空地目标检测存在的场景变化动态、背景干扰强度大、目标运动规律未知等挑战,提出了一种新型的基于增量惯导信息辅助的空地红外弱小移动目标检测算法。为了解决传统惯导信息预测的漂移误差问题,提出了增量惯导信息概念,设计了增量惯导信息的位置预测模型,实现了对目标点的准确预测。构建了基于增量惯导信息辅助与背景差分的移动目标检测框架,通过增量惯导信息对不同位姿下的成像进行校正,引入基于爬山法互相关匹配算法计算校正后图像的平移参数,采用高斯加权对背景图像进行估计,最后通过图像分割检测弱小移动目标。仿真实验验证了文中设计检测算法的有效性和精确性。     

基于OpenCV与混合高斯建模的运动目标检测

针对静态背景下的视频运动序列,在研究现有的检测算法——帧间差分法与背景差分法的基础上,进一步研究了运动目标检测中背景动态建模的方法——混合高斯建模法,在此基础上提出了基于混合高斯模型与三帧差分的运动目标检测改进算法。由于使用背景差分法检测运动目标时,运动物体和阴影都将被看作运动的目标,于是研究了基于归一化RGB色彩模型的阴影处理方法,对阴影区域进行检测与去除。然后使用计算机视觉类库OpenCV结合Visual C＋＋6．0对上述算法进行实现,取得了很好的检测效果。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测方法

为了改善混合高斯模型在光照突变时容易产生大量误检的缺陷,采用了一种高斯模型与均值法相结合并为前景像素建立计数器的方法。在建立背景模型时,运用多帧图像求平均值的方法初始化混合高斯模型的背景;为每帧图像的前景像素数建立计数器,并以此消除被误判为前景的区域;对检测出的前景区运用数学形态学处理,得到图像真正的前景区域。结果表明,该算法不仅克服了初始背景中的干扰,而且消除了光照突变时的误检,提高了运动目标的检测率。     

基于能量梯度场映射关系的红外图像分割方法

为了解决红外图像在图像配准中对比度低、背景复杂、红外目标受噪声干扰严重、传统分割方法易产生过分割或欠分割的问题,提出了一种基于改进的脉冲耦合神经网络(PCNN)和形态学方法的红外图像分割算法。首先根据图像能量分布情况提取纹理图像,将纹理图像通过PCNN进行分割,PCNN的链接强度根据区域能量在梯度场的变化自适应设定;由于PCNN的点火位置集中于红外目标部分,通过点火映射图可以得到连贯清晰的红外目标轮廓;再通过形态学方法滤除背景干扰。结果表明,该方法能够精确分割红外图像,分割结果优于传统方法。     

空中红外运动点目标检测算法

针对空中红外点目标的特性,提出了一种检测算法。首先,对图像进行高通滤波预处理,增强目标与背景的对比度。增强后的相邻帧图像做差分运算以进行目标的粗检测,提取出候选目标区域;其次,对原图像或预处理后的图像在候选区域内进行自适应分割,检测出点目标;最后,根据目标像素在序列图像中运动的连续性排除噪声干扰,从而准确地检测出真实目标。通过对红外图像序列进行实验,证实了算法的有效性。     

基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法

红外小目标检测因其探测距离远、抗干扰能力强等特点,在空中目标探测与跟踪系统中得到了广泛的应用。针对目前红外小目标检测算法在复杂背景下检测准确率低、虚警率高等缺点。提出了一种基于多尺度特征融合的端到端红外小目标检测模型（multi-scale feature fusion single shot multibox detecto,MFSSD）。考虑到红外小目标的特点,通过细化和融合特征图的方法提出了一种特征融合模块,通过SP模块提高特征图不同通道的相关性,3种不同序列红外图像的实验结果表明,该算法在红外小目标检测中的平均检测精度高达87.8%。与传统的多尺度目标检测算法相比,准确率和召回率都有显著提高。     

一种新的红外序列图像运动小目标分割算法

红外序列图像运动小目标检测技术,是红外搜索与跟踪系统的一项核心技术,也是现代研究领域的一大难题。本文提出了一种新的红外序列图像运动小目标分割算法,算法运用边界跟踪理论进行图像分割,并与传统的阈值分割算法进行效果比较。大量的实验结果表明,此新的算法能取得更好的小目标分割效果。     

傅里叶域内双背景模型的海上红外序列图像目标检测

针对不同波动程度的海场景下红外目标检测的难点,提出一种傅里叶域内对海背景进行双模型建模的目标检测算法.由于不同的海场景具有不同的海水波动模式,用单一的模型较难准确的描述所有的海场景.海水在傅里叶域内幅度谱的稳定性较强,因此提出一种傅里叶域内的双海水背景模型,即概率单高斯模型和混合高斯模型.首先对海上红外图像进行行方向的...