一种基于空间信息的运动目标检测方法

针对现实生活中由于光照变化、背景噪声干扰、摄像机抖动等因素对运动目标的检测与识别存在巨大挑战的问题,提出了一种基于空间信息的运动目标检测算法。通过对像素点及其区域的亮度和角度差分等信息提取特征,建立背景模型,去除光照因素的干扰,比较当前帧和背景模型的相似系数确定前景区域,并且采用了自适应阈值的方法二值化前景图。实验证明,该方法能克服光照突变等复杂背景的干扰,实现对运动目标实时准确检测。     

基于DM6437的目标跟踪系统设计与实现

将卡尔曼滤波器和均值漂移算法相结合,实现运动目标的实时跟踪.首先采用混合高斯背景模型的方法来进行运动目标的检测,确定运动目标的大小和位置,然后提取运动目标的颜色模型并开始跟踪.在跟踪过程中,先用卡尔曼滤波器对目标在下一帧中的位置进行预测,再用均值漂移法快速迭代得出目标的实际位置,最后更新目标的颜色模型,并开始下一轮跟踪过程.采用高性价比的DM6437芯片设计了运动目标跟踪系统,并对跟踪算法进行了优化.实验结果表明,该系统具有较好的实时性和准确性.     

基于混合高斯模型优化的运动人体跟踪方法

复杂背景下运动人体目标的自动检测与跟踪效果常易受环境光线变化的干扰.面向变光线环境下运动人体检测与跟踪,提出一种基于混合高斯模型优化的Camshift检测跟踪算法,首先采用混合高斯模型进行前景建模,将外界扰动作为背景信息进行处理;然后进行色彩空间转换并计算反向投影值,进一步利用Meanshift迭代定位运动目标;最后,通过更新混合高斯模型及后续帧的处理保持人体目标的有效检测及跟踪.实验结果表明,该方法相较于传统的光流方法及Camshift算法,可更好地适应环境光线变化及枝叶晃动影响,较好地获取运动目标前景信息,提高运动人体目标的检测及跟踪精度.     

基于DSP的运动目标检测与跟踪系统设计

运动目标检测与跟踪是智能视频监控系统的重要组成部分,其主要功能为检测监控场景中的运动物体,分析其运动轨迹,为高级运动分析提供必要的信息.随着人们对社会安全水平和设备智能化程度要求的提高,运动目标检测与跟踪必将具有广泛的应用前景.针对实时运动目标检测与跟踪,提出了一种基于DSP的运动目标检测与跟踪系统的设计方案,给出了系统总体结构框图,分析了系统工作原理.实现了一种采用结合帧间差分和背景减除的运动物体检测方法,以及一种应用Kalman滤波的运动目标跟踪方法.同时,给出的实验结果表明,该系统能够检测并跟踪特定场合的运动目标.     

多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪.     

基于矩形扩张的ROI区域标记算法

为了满足实时性的要求,在运动目标检测与跟踪领域引入感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的概念,提出了基于矩形扩张的ROI区域标记算法.通过与传统算法比较发现,矩形张算法具有较高的效率和准确度.实现结果表明:矩形扩张算法能够快速准确地对二值图像中的运动目标区域进行标记,实现运动目标与复杂背景的分离,进而提高运动目标跟踪的效率.     

一种视频序列中运动目标检测算法

在现有方法的基础上,提出了一种基于Otsu动态阈值背景差法和三帧差法相结合的运动日标检测方法.首先通过改进的Surendra算法建立背景模型,并由Otsu动态阈值背景差分法得到二值图像,然后与三帧差分法结合,得到可靠的运动目标区域并进行背景实时更新.实验结果表明该方法满足视频序列运动目标检测的实时性和准确性要求.     

一种非刚体目标的实时检测与跟踪算法

提出了一种复杂背景下自动、实时地检测和跟踪非刚体目标算法。该算法利用自适应的背景减除方法,在复杂背景条件下提取出运动目标;采用颜色直方图模型为特征的均值平移法作为跟踪算法。试验结果验证了该算法的实时性和有效性。     

基于SOPC的实时运动目标检测与跟踪系统

设计了一种以FPGA为核心处理器件的实时运动目标检测与跟踪系统,采用基于累积差分更新的背景减除法检测运动目标,卡尔曼滤波和直方图匹配算法对目标进行跟踪。实验结果表明,该系统能对静态背景视频序列中的运动目标实时有效地进行检测和跟踪。     

基于统计模型和活动轮廓的运动目标检测与跟踪

提出了一种静止背景视频序列中运动目标的检测与跟踪方法.对连续两帧图像序列作差分计算,对差分图像的灰度分布建立混和高斯模型(GMM),采用期望最大化(EM)算法估计模型参数,并引入基于GMM模型的边界检测算子,进而构造运动边界图像.改进静态图像轮廓提取算法GVF-Snake,利用运动边界图像修改GVF-Snake的能量项,使其能够提取视频序列中运动目标的轮廓.采用一种根据目标区域自动初始化轮廓的方法解决Snake初始轮廓需要手工设定的问题,采用一阶差分预测算法加快轮廓收敛速度.利用改进的GVF-Snake算法对运动目标进行检测与跟踪,结果表明,该算法对刚性和非刚性两类目标都具有较好的检测与跟踪效果.     

一种基于背景恢复的运动目标的分割方法

提出一种基于背景模型的运动目标的分割方法．该方法结合了背景恢复技术对运动目标进行分割．算法分背景重建、运动目标提取和分割图像后期处理3个步骤．在背景重建过程中提出了新的背景更新策略和新的判断阈值法．文章阐述了方法的基本思想、理论依据和实现．实验表明,该方法具有很好的效果,具有较强实时性．     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开，本文提出了一种三帧差分法的改进方案，该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体，然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

一种复杂场景下位置改变运动目标的检测方法

针对三帧差分法不能够实现将复杂场景中的位置不变运动目标与位置变化的运动目标分开,本文提出了一种三帧差分法的改进方案,该方案首先利用三帧差分法检测出场景中所有运动的物体,然后利用背景辅助识别的方法将位置不变自身变化的运动物体识别出来。实验证明该方法可以有效地减少三帧差分法存在的误判现象。     

视频流中运动物体的分割

为了从视频流中快速、准确地找出运动物体,为后继智能图像处理工作奠定基础,从动态、静态两个方面对运动物体进行分割,采用消除背景的方法来获得视频流中的运动物体,并将获得运动物体作为消除背景图像的结果。在比较帧差算法的基础上,提出了基于视频流的帧间微分算法,并将图像回填技术应用于图像分割,不仅能够快速消除背景,获得运动物体,而且能够减少运算量,极大克服由于光线强弱、背景变化、局部抖动等因素带来的图像处理中的困难。     

基于背景差与帧间方块编码差值法的运动目标检测

运动目标检测是视觉领域的重要研究内容,本文提出一种将背景差分与帧间方块编码差值法相结合的运动目标检测方法.通过帧间方块编码差值法区分出运动区域与静止区域;静止区域用来更新背景,运动区域与背景模型进行拟合,区分出运动目标和显露区.介绍了一种基于HSV颜色空间的阴影剪除算法.实验证明,该方法能够快速、准确的检测出运动目标并剪除阴影.     

中国近代史上的一个特殊时期(1916-1928)——以领土维护情况为研究对象

针对移动目标检测过程中，背景信息复杂并且信息处理量大的问题，提出了一种对检测区的位图进行差影计算，从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值，采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到；同时，还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明，该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。     

基于位图差影自适应的移动目标检测

针对移动目标检测过程中,背景信息复杂并且信息处理量大的问题,提出了一种对检测区的位图进行差影计算,从而快速检测出移动目标的方法。该方法用到的阈值,采用背景动态更新的自适应阈值计算方法得到;同时,还给出了该方法的算法描述和实验结果。实验表明,该方法能有效的提高移动目标的检测效率和准确率。     

多摄像机下动态前景分离的视频拼接算法

针对多摄相机固定拍摄的条件,提出一种新的动态前景分离的视频拼接算法,该算法主要解决了视频中运动物体所导致的匹配错误以及可能产生的拼接鬼影现象.首先提取视频的背景图像并分离前景,利用一套自动配准的算法对背景图像进行配准得到匹配关系,进而建立大场景背景视频;提取动态前景并计算在视频重叠区域中的前景目标的匹配度以判断2视频中目标是否为同一物体,重新取舍并补回背景视频中,从而避免了直接拼接所引发的鬼影现象.实验结果表明,该视频拼接算法匹配精度高、鲁棒性强、视频流畅、计算效率高并基本达到实时拼接的效果.     

基于水平集的多运动目标检测和分割

针对视频图像的运动分割问题，提出了一种基于水平集方法的多运动目标检测和分割新方法.通过一种基于帧间差分的算法,自动提取初始背景图像，并使用相减法，检测出当前图像中的运动像素.定义了一种新的基于差分图像的局部梯度、目标的方差和背景的方差的速度函数，得到了改进的分割曲线的演化方程，分割出不同的运动目标.在水平集的求解过程，设定了控制演化曲线最终停止在目标边界上的条件，得到了运动目标的边界.实验结果表明，与其他传统方法相比，该运动目标检测和分割方法更有效和具有更好的鲁棒性，能够正确地提取运动目标边界.     

Automatic Video Segmentation Algorithm by Background Model and Color Clustering

In order to detect the object in video efficiently, an automatic and real time video segmentation algorithmbased on background model and color clustering is proposed. This algorithm consists of four phases:backgroundrestoration, moving objects extract,moving objects region clustering and post processing. The threshold of thebackground restoration is not given in advanced. It can be gotten automatically.And a new object region cluster