视频序列中运动目标自动提取的研究

本文提出了一种从彩色视频序列中,有效分割运动目标的算法。首先将当前帧图像和背景参考图像在YUV彩色空间中进行距离差分得到距离差分图像,然后根据差分图像直方图的单峰聚集特性,提出了基于直方图的自适应聚类分割算法;对分割后的二值图像采用图像形态学方法去除无用的噪声斑点,并根据得到运动模板,提出了背景参考图像的更新策略。实验结果表明这是一种简单、有效的运动目标提取方法。     

视频序列中运动目标自动提取的研究

本文提出了一种从彩色视频序列中,有效分割运动目标的算法。首先将当前帧图像和背景参考图像在YUV彩色空间中进行距离差分得到距离差分图像,然后根据差分图像直方图的单峰聚集特性,提出了基于直方图的自适应聚类分割算法;对分割后的二值图像采用图像形态学方法去除无用的噪声斑点,并根据得到运动模板,提出了背景参考图像的更新策略。实验结果表明这是一种简单、有效的运动目标提取方法。     

视频图像中的实时人脸检测方法

给出了一种视频图像中的实时人脸检测方法，该方法综合了彩色视频图像的运动信息和颜色信息，可以快速地对图像中的人脸区域进行定位。算法通过对视频图像序列中每连续3帧图像进行对称差分，提取出运动区域；然后基于肤色聚类模型，再对运动区域进行肤色检测，经过候选人脸验证，最终定位图像中的人脸。实验表明，提出的方法检测速度快，实现简单、高效，满足实时系统的要求。     

基于对称差分的背景减法运动目标检测

提出了一种基于对称差分和背景差分相结合的运动目标检测方法。先通过多帧图像平均法取得初始背景图像,并结合采集到的当前帧图像和前一时刻的背景获得更新背景,采用背景减法获取前景目标;同时运用对称帧差法取得前景图像,用两种差分图像进行或运算,提取到运动目标,用形态学方法进行后期处理。实验结果表明,该方法能够有效地获取运动目标。     

序列图像中运动目标的分割定位

针对序列图像中运动目标的分割定位,给出了在复杂环境下一种快速识别运动目标、有效去除背景噪声及运动目标准确定位的方法。该方法主要由运动目标检测和运动目标定位分割两部分组成:对运动目标检测采用简单差分方法提取运动目标,快速中值滤波与数学形态学方法结合去除噪声;对运动目标定位提出了一种改进的区域生长分割算法RGSA(RegionGrowingSegmentationAlgorithm)定位目标,并求出目标重心。实验结果表明,该方法正确有效,结果令人满意。     

基于动态阈值对称差分和背景差法的运动对象检测算法*

提出一种基于动态阈值对称差分和背景差法的运动对象检测算法.首先通过建立一个基于统计的可靠背景更新模型,由背景差法得到基本准确的前景图像;然后与用对称差分法得到的差分图像综合;最后得到完整可靠的运动目标图像.中间采用了一种动态的最优阈值获取方法,然后用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响,并用区域填充算法来填补目标区域的小孔,从而将视频序列中的运动目标比较可靠地检测出来.实验结果表明,该方法快速、准确,有一定的实际应用价值.     

一种基于对称差分和背景消减的运动检测方法

该文提出一种综合利用对称差分和背景消减来进行运动检测的方法。首先通过建立一个可靠的背景更新模型,由背景消减法得到基本准确的前景图像,然后和对称差分法得到的差分图像综合,得到完整可靠的运动目标图像,最后用形态学滤波和连通区域面积检测进行后处理,以消除噪声和背景扰动带来的影响,并用区域填充算法来填补目标区域的小孔,从而将视频序列中的运动目标比较可靠地检测出来。实验结果表明,该方法快速、准确,有一定的实际应用价值。     

基于累积绝对差图像与交叉熵分割的运动目标检测与定位

提出了一种新的运动目标检测与定位方法。针对位移变化较小的运动目标，先对运动序列中所有相邻两帧图像作绝对值差分运算，然后再将绝对值差分结果进行累加，从而得到累积绝对差图像。利用交叉熵分割法对累积绝对差图像二值化，并结合形态学方法去除噪声，求取出目标的运动区域。对运动序列的首帧和尾帧进行差分运算并二值化．为了去噪，将首尾帧差图像与累积绝对差图像进行逻辑与运算，确定出目标在首尾图像中的位置。实验结果表明了本方法的有效性和鲁棒性。     

安瓿制剂中的可见异物实时视觉检测系统研究

针对安瓿中可见异物的视觉检测需求,设计了基于机器视觉的安瓿制剂在线检测系统;研究了该检测系统的硬件构成和工作原理,为了从复杂的视觉图像中提取出微小的检测目标,系统运用机械方法使被测目标与背景间产生运动差异,利用精密的光学成像系统获取目标运动序列图像,通过图像灰度投影定位安瓿图像,并提出图像差分提取运动目标和粒子滤波跟踪运动目标方法来完成对异物的实时视觉检测;实验证明所研制的系统可有效地应用于安瓿制剂的可见异物在线检测。     

基于边缘差分的运动目标检测方法

针对视频序列中的运动目标检测问题,提出了一种新的基于边缘差分的运动目标检测方法.通过改进的边缘检测算法提取视频序列中相邻帧的边缘图像并作差分,采用改进的Otsu法对差分图像进行阈值分割,得到运动目标检测的结果.结合Prewitt算子和Sobel算子改进的边缘检测算法能够获取纹理丰富、细节显著的边缘图像,边缘差分结果更加理想;改进的Otsu法联合类内方差能够很好地抑制噪声,保留更多的纹理细节.实验结果表明,提出的方法能够提取更加完整的目标区域,对背景噪声更加鲁棒.与最近一些同类算法相比,在背景运动和光照变化条件下,该方法具有更加优越的运动目标检测性能.     

复杂背景下一种实用的运动目标检测方法

给出了一种实用的在复杂背景下检测运动目标的方法。提出了对序列差图像进行累积以突出目标和消除干扰的策略,论述了累积图像的性质,解决了自动阈值选取的问题;提出了周期和非周期性运动目标的区分策略,给出了目标的定位方法。尤其对图像噪声、背景干扰和不同图像的特点等给出了一定的分析、描述和针对性解决策略。该文方法可以快速实现并已经取得了很好的应用效果。     

动态背景的序列图像中运动小目标检测算法

提出了一种动态背景下红外运动小目标的检测算法。该算法在连续四帧图像配准的基础上,对配准之后的图像序列进行沿时间轴的一维小波变换,实现目标和背景的分离。然后对主要包含运动目标信息的图像按像素相乘的方法得到目标增强图像,对其分割后提取运动小目标。实验结果表明,该方法能够有效的对红外慢速和快速运动的小目标进行检测。     

基于能量累积与顺序形态滤波的红外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题 ,提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法 .该方法通过设置一定大小的滑动窗口 ,对窗口内的图象序列进行能量累积 ,以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的 .其目标检测采用由粗到精 3个步骤 ,即首先利用顺序形态滤波抑制背景 ,并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位 ;然后对可能存在目标的区域进行分割 ,通过提取目标几何特征来完成精确定位 ;最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标 .实验结果表明 ,该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘 ,并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测     

基于能量累积与顺序形态滤波的经外小目标检测

针对红外序列图象中弱小目标的检测问题，提出了基于能量累积与顺序形态滤波的小目标检测方法，该方法通过设置一定大小的滑动窗口，对窗口内的图象序列进行能量累积，以达到去除图象中的随机噪声和提高目标的信噪比的目的，其目标检测采用由粗到精3个步骤，即首先利用顺序形态滤波抑制背景，并通过提取目标广义边缘来实现目标的粗定位，然后对可能存在目标的区域进行分割，通过提取目标几何特征来完成精确定位；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，实验结果表明，该方法能有效地抑制背景和能提取目标广义边缘，并能通过自适应地选择分割门限来完成红外小目标的定位和检测。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

基于改进差分和光流的新型运动目标检测方法

针对运动目标检测中的空洞和虚假目标的问题, 提出一种改进差分和改进光流的运动目标检测方法. 该方法首先对连续的七帧图像依次进行预处理、差分、灰度变换和二值化处理, 并将前、后三帧二值图像分别累加得到的二值图像进行逻辑与运算, 得到中间帧中运动目标的粗略区域; 其次将中间帧与背景帧差分, 并对得到的图像进行边缘提取和二值化处理, 然后对其进行像素的算术运算, 得到中间帧中运动目标的精确区域; 在基础上通过改进的光流法得到运动目标的准确信息; 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的分割. 对比实验表明, 该方法能实现运动目标的准确快速检测与分割.     

微型航天探测器目标识别算法研究

微型航天目标探测器主要是对空间目标探测识别,然而在微型航天探测器在空间对目标物成像时目标物、背景和探测器之间存在相对运动,目前还没有好的运动背景中运动目标识别的算法.因此,针对微型航天探测器在星空背景下对目标物识别的要求,提出了把图像配准与双差分法相结合目标识别的算法.该算法对连续采集的三帧图像中的前两帧和后两帧分别进行配准,差分,二值化,然后将两副二值化图像逻辑乘,识别出目标.计算机仿真的结果表明该算法计算量比较小,对目标的识别效果好.因而,基于图像配准的双差分法是一个相对较好适用于微型航天探测器对空间目标探测识别的算法.     

基于形态学Top—Hat算子的小目标检测方法

针对红外序列图象中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法，该方法是首先设置一定大小的滑动窗口，并通过对窗口内的图象序旬进行能量累积来去除图象中的随机噪声，以提高目标的信噪比；然后对能量累积后的图象采用形态学中的Ｔop-Hat算子完成候选小目标的检测工作；最后利用序列图象中目标运动的连续性和轨迹的一致性来筛选出真正的目标，同时进行了该方法与传统高通滤波检测方法，在抗噪声性能、背景抑制性能以及抑制虚警目标性能等方面差异的比较实验，实验结果表明，基于能量累积与Ｔop-Hat算子的小目标检测方法在这３个方面都优于高通滤波法，它能够快速、可靠检测出低信噪比的运动小目标。     

应用通道增强MSER与CNN的维吾尔文本区域定位

为了准确有效地定位出图像中的维吾尔文本区域,提出了一种基于通道增强最大稳定极值区域（Maximally Stable Extremal Region,MSER）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的图像文本区域定位方法。应用通道增强MSER提取候选区域,根据文本特征的启发式规则以及CNN分类结果去除非文本和重复区域,通过区域融合算法得到词级别文本区域,根据该区域的色彩相近程度和空间关系召回遗漏的文本区域,并通过CNN网络对召回的区域分类融合,定位出图像文本区域。实验结果表明,该方法可以准确有效地定位文本区域,具有鲁棒性和应用性。