基于ICA-R的目标运动变化检测

针对实时场景下复杂背景动态变化的特点,在ICA(独立分量分析)模型的基础上,本文将带参考信号的独立分量分析(Independent Component Analysis with Reference, ICA-R)方法引入到目标跟踪环节,该算法能够检测出两帧图像之间目标运动变化而不是背景变化部分,克服了目前大多数基于简单差分模型的变化检测算法计算量大,抗噪声、抗抖动性能弱的问题.实验结果表明,这种方法能够准确地提取出实时场景中目标的运动变化区域,并具有很强的鲁棒性.     

复杂场景下运动车辆实时动态自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,提出了一种基于自适应背景与改进动态阈值相结合的运动检测算法.基于当前帧与背景相减得到的差分图像,利用自适应阈值选取方法分别对差分图像的三个颜色通道进行二值化,从而实现运动目标的精确检测.根据检测结果,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新.实验结果表明,该算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标.而且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性品质指标,能够很好地满足智能交通监控系统中运动车辆实时检测技术要求.     

一种基于帧间差分与背景差分的运动目标检测新方法

针对背景差分算法中在复杂背景下参考帧的提取问题,提出了一种新的运动目标检测方法.该方法基于帧间差分法检测出帧中的背景像素点后,再确立每个点的高斯模型,最后运用背景差分准确检测出场景中的运动目标.由于该方法提取的背景干净,故能有效克服以往检测算法存在的误检和空洞问题.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

视频图像序列中的运动目标实时检测

大多数基于背景差的运动目标检测方法,主要运用背景图像与当前帧图像之差进行目标检测和提取,但对背景的实时更新和场景中的光线明显变化等情况不能很好的处理.本文结合Surendra背景更新算法和动态阈值背景差算法,给出了一种新的运动目标实时检测算法.首先采用Surendra方法动态更新背景,然后使用Ostu算法计算出的阈值与一个反映光线变化的增量之和为阈值实时检测运动目标.该算法既可以稳定地对背景进行实时更新,又可以适应场景光照变化的情况.     

一种运动图像的检测与识别技术

提出了一套检测和识别视频序列图像中运动物体的算法．该方法在连续3帧视频图像中,分别在第1和第2帧之间、第2和第3帧之间作差分运算,根据未交化区域与运动交化区域服从不同的统计规律设计检测门限,对差分图像作运动变化检测和连通域的识别．将检测到的运动变化图像作去噪和空域分割后,再对得到的两幅差分图像作相与运算以确定运动图像的位置,最后再基于运动物体自身的灰度信患,恢复出完整的运动图像．该算法适于应用在实时视频监控场合,实验结果令人满意．     

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.     

基于改进的区域背景实时更新的目标检测

针对静止摄像机条件下运动目标的检测问题,提出了基于改进的区域背景实时更新的目标检测算法,该方法首先对连续的三帧图像分别做帧间差分并将差分图像二值化,运用改进的线段编码的方法对二值化后的差分图像进行扩充以填补由帧间差分引起的空洞,然后用当前的二值化差分图像减去前一个二值化差分图像,差值为负的区域就是背景应该实时更新的区域,最后用传统的背景差分法就能检测出运动目标.实验结果表明,该方法不仅能在一直有运动物体的视野内获得完整的背景图像,而且背景的实时更新也能有效的减小噪声和突然进入摄像机视野的物体的干扰,有较强的鲁棒性.     

一种混合高斯背景模型下的像素分类运动目标检测方法

运动目标检测在智能视频监控、人机交互、目标导航等诸多领域有着广泛应用.背景减法是运动目标检测中应用较广泛的一种方法.在该方法中,背景建模和阈值化分割是最重要的步骤,直接决定了检测效果的好坏.当目标本身变化比较大时,若利用传统的基于全局阈值的分割法,分割效果并不理想.针对基于全局阈值分割差分图像存在的问题,本文提出了一种基于混合高斯背景模型的像素分类运动目标检测方法.该方法首先利用混合高斯模型对背景建模,克服了场景变化等因素带来的影响;其次,利用背景减法得到差分图像并对像素进行分类,最后对分类后的像素集分别进行阈值化分割,得到前景目标.实验结果表明,与传统的基于全局阈值的分割法相比,本文算法能够获得更好的检测效果和鲁棒性.     

基于融合邻域信息的海面运动目标检测

运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.     

运动图像快速跟踪技术研究

针对运动图像目标检测需人工干预,跟踪核窗固定、目标易丢失等问题,提出了融合背景差分、帧间差分和灰度闻值技术的变背景帧闻差分法,并结合灰度质心定位和自适应核窗宽改进了MeanShift跟踪算法.该方法能够在复杂环境下检测出各种运动目标,并进行实时跟踪,当日标发生尺度、旋转、无规律大位移变化时都能够快速准确地检出并跟踪.大...     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

基于帧间差分和背景相减的运动目标检测和提取算法研究

对比分析了常用的图像目标检测算法,根据其各自优缺点,提出了基于帧间差分和背景相减相结合的运动目标检测和提取算法。详细介绍了基于上述算法的运动目标检测的全过程,并准确地检测出了运动目标。通过对实验结果进行分析表明,该算法既避免了背景相减法因背景变动导致的目标提取不准确,又避免了帧间差分法的运动目标不完整,能够有效去除噪声和阴影,具有良好的检测效果。     

基于差分均值背景提取和矩阵分区目标检测算法的研究

为提高对车辆图像的检测程度和实时性,针对智能交通系统,通过对实时路况的信息采集和视频图像的处理,提出了一种基于差分均值的背景提取计算方法和矩阵分区域的阴影检测方法,最终得到一个视频车辆的检测原型,从而实现对运动车辆的检测.实验结果表明,此种方法简单、计算量小、鲁棒性高,能快速地提取出背景图像,检测出比较完整的车辆阴影,可满足多运动目标的实时检测要求.     

一种基于背景差分的运动目标检测新方法

针对传统运动目标检测方法存在的缺点和不足,提出了一种运动目标检测的新方法:基于背景差分,融合多种检测手段和理念,有效地克服了传统方法存在的误检和空洞等问题.实验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的实时检测要求.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于模型动态切换的运动目标实时跟踪

针对视频监控系统中运动目标的跟踪问题,提出了一种基于模型动态切换的实时跟踪方法.在运动目标分割之后,跟踪系统有效判定运动目标的遮挡状态,对未遮挡的运动对象采用基于区域的跟踪模型,对于相互重叠的运动对象采用基于SIFT特征的窄基线图像匹配模型.基于区域的跟踪模型采用简单的目标区域特征以及运动预测属性,实现快速地跟踪.基于SIFT特征的图像匹配模型利用被跟踪目标在相邻图像帧之间很小的尺度和外形变化以及基于目标区域位置预测出的有限运动范围,实现快速的窄基线小范围SIFT特征匹配和跟踪.实验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,能有效实现复杂遮挡场景下的多目标实时跟踪.     

融合改进帧差和边缘提取算法的运动目标检测

针对帧差算法检测运动目标存在的目标边缘缺失和空洞的问题,提出一种将改进帧差和基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法相融合的运动目标检测算法.首先,使用帧差法快速检测变化区域,并通过面积阈值判断是否进行当前帧的检测以提高算法实时性;其次,在运动目标边缘提取中,提出一种基于改进Canny算子的运动目标边缘提取方法提取...     

红外序列图像点目标检测的一种方法

针对红外图像中点目标的特点和实际应用条件,提出了一种基于红外序列图像和过抽样小波变换的点目标检测方法,它先对单帧图像进行预处理,提取可能的目标点,然后根据序列图像的帧间相关性和目标运动的连续性来实现运动点目标检测,实验结果表明,此方法对检测红外图像中的点目标效果较好。     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。