基于混合高斯模型的阴影去除算法

阴影去除是智能视频领域中运动目标识别的一项重要内容,其结果直接影响目标识别的准确性。针对当前基于纹理特征的阴影去除算法的不足,提出一种结合YCbCr颜色空间和混合高斯模型(GMM)的阴影去除算法。首先利用混合高斯模型提取出运动区域;然后通过分析运动区域的前景和背景在YCbCr颜色空间的差值统计特性,建立混合高斯阴影模型;最后根据高斯分布的概率分布规律,得到阴影分布特性,从而实现对阴影的去除。对于实验中的序列图像,所提算法有70%以上的阴影检测率。实验结果表明,所提方法能够在不同的场合快速有效地去除阴影,准确地提取运动目标。     

基于边缘帧差和高斯混合模型的行人目标检测*

针对高斯混合模型存在背景更新收敛性差,易受环境噪声和光照突变影响,易产生虚假目标等问题,提出一种基于高斯混合模型的改进算法,用于视频中行人目标检测。通过将帧差法引入高斯混合模型,快速区分背景区域和运动目标区域,从而提取前景中完整的行人目标。结合视频帧边缘和边缘帧差信息,采用多种模型更新率,提高高斯混合模型对复杂背景的自适应性和快速收敛性,从而消除环境噪声和光照突变的影响,避免检测出虚假目标。实验结果表明,相比较传统高斯混合模型,该方法可以有效去除噪声和光照的干扰,收敛性更佳,行人检测效果更鲁棒。     

基于多特征融合的运动阴影去除算法

对视频监控中的运动阴影问题进行了研究,提出一种颜色特征、归一化向量距离、亮度比值相融合的阴影去除方法。首先,通过混合高斯模型建立背景图像,利用背景差分法分离运动区域。然后,采用串行处理方法检测运动区域中的阴影像素。在RGB颜色空间下根据颜色一致性特征消除阴影之后,根据运动区域的归一化向量距离分布直方图进一步检测阴影像素。最后,针对阴影检测过程中存在的误检问题,建立像素的光照模型,计算阴影像素与背景像素的亮度比值,并根据置信区间排除误检的前景像素。实验结果表明,该方法能够克服单特征方法的局限性,在多个真实场景下能有效检测与去除阴影,适应性强,鲁棒性好,处理时间适中。     

光照突变环境下运动目标检测方法研究

针对在传统目标检测中,对于光照突变环境处理能力较低的问题,提出一种结合混合高斯背景建模和三帧差分法的方法。该方法在混合高斯背景建模的基础上,采用统计法,判断是否有光照变化,对待光照突变环境中的目标检测,采用三帧差分法。同时,将检测区域分为静态区域与动态区域,对静态区域实行隔帧检测,减少程序计算量。实验结果表明,该方法能够很好地对光照突变环境下的运动目标进行检测。     

一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

运动目标检测是实现目标跟踪和行为分析等任务的基础。在运动目标检测中,消除背景与噪声的干扰,从而将运动目标从图像中分离出来一直是研究的重点。混合高斯模型法被广泛地应用于运动目标检测,对存在小幅度运动的背景有较好的抗干扰能力,并且能提取出较完整的运动目标,但是同时存在噪声干扰,且对阴影抑制效果较差。针对传统混合高斯模型法的不足,提出一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法,利用帧差法对光照突变适应性较好和算法简单的特点,将传统混合高斯模型法与和四帧差法结合。实验结果表明,该方法能够有效地消除复杂环境中的噪声,并对阴影有一定的抑制作用,提高了运动目标检测的准确性和完整性。     

基于DM642的运动目标检测

提出了一种高斯混合背景模型和YUV色度空间相结合的运动目标检测算法。高斯混合模型对背景光线变化有较强的鲁棒性,且对背景中的周期性变化有较好的抑制作用,检测出的目标有较好的连通性;但其对于全局亮度的变化及噪声较为敏感,容易误判。为此选取对亮度变化不敏感的UV分量来进行运动目标检测,然后再和Y分量的高斯混合背景检测进行"与"运算,从而消除高斯模型的误检,最后针对运动目标的影子问题,采用基于垂直投影图的阴影消除算法除去影子。算法在DM642开发板上实现。实验结果表明,该算法能够实时精确地检测出运动目标,且对全局光照变化不敏感。     

基于ICA特征的运动阴影检测算法

为防止运动阴影在视频图像序列中被错误地检测为目标,必须提高阴影检测算法的准确性和普适性。为此,从独立分量分析(ICA)的原理及其特性出发,提出一种基于空间变换技术的运动阴影检测算法。该算法通过对视频序列建立高斯混合背景模型产生自适应背景,利用ICA技术对其进行空间变换提取特征,再通过背景与当前帧图像对应像素点在特征空间的位置特征来分类运动阴影与前景目标。实验结果表明该方法能够较好地抑制噪声,减少光照变化的影响,准确地检测出阴影。     

基于视频图像的运动目标检测和阴影去除

智能视觉监控系统应用潜力巨大,其中的运动目标检测和阴影去除还有很多问题需要解决。采用基于混合高斯模型背景分离法进行运动目标检测,采用基于统计非参数化理论的方法对目标阴影进行去除。实验结果表明,这种方法可以有效地检测出运动目标和消除阴影。     

结合阴影抑制的混合高斯模型改进算法

混合高斯模型背景法作为运动目标检测的一种经典方法,已经广泛应用于智能视频监控系统中。但是,传统的混合高斯模型背景法容易将阴影误检测为运动目标的一部分。因此,针对该方法在区分阴影和运动目标方面的不足,提出了一种将混合高斯模型背景法和HSV空间阴影抑制相结合的运动目标检测算法。这种改进算法首先将颜色空间转换到HSV空间,初步提取运动目标,然后再利用阴影的灰度值比背景中的灰度值小,而前景的灰度值比背景中灰度值大的特性,检测出运动目标中的阴影。实验结果表明,这种改进的算法明显提高了检测效果,有效抑制了阴影对运动目标检测的干扰,算法实时性也较好。     

HSV自适应混合高斯模型的运动目标检测

在目前的计算机视觉应用中,从视频序列中提取出运动目标是一个研究热点。针对传统方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动目标且运算量较大的问题,根据HSV颜色空间的特点,提出了一种基于HSV颜色空间的自适应混合高斯背景建模和阴影消除的方法。首先,在传统的混合高斯背景建模的基础上,引入了一种新的混合高斯模型高斯成分个数的自适应选择策略以提高建模的效率。其次,根据阴影在HSV向量空间的特点,融入了一种新的阴影消除方法,以检测出带阴影的运动目标。该方法能够快速准确地建立背景模型,准确分割前景目标。与传统的阴影消除方法相比,该方法可以在不需要设置阂值的情况下,对运动目标的阴影进行很好的消除,有很好的鲁棒性和实用性。     

改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统混合高斯模型检测运动目标中存在的不足,提出了一种改进的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。将改进的混合高斯模型与四帧差分相结合,有效地解决了突变光照的影响并消除了传统帧差法检测目标时容易出现的双影现象,改进的混合高斯模型自适应地调整了高斯模型的分布数量,提高了背景的描述精度。分情况讨论了物体的运动状态并分别设置不同的学习率,改善了对运动缓慢目标的检测效果。实验结果表明结合后的算法能对运动目标进行准确检测,对复杂场景有较好的适应性。     

改进混合高斯模型的运动目标检测算法

针对传统的混合高斯模型存在无法完整检测运动目标、易将背景显露区检测为前景等问题,提出了一种基于混合高斯模型的运动目标检测的改进算法。通过将混合高斯模型与改进帧差法进行融合,快速区分出背景显露区和运动目标区,从而提取出完整的运动目标。在运动目标由静止缓慢转为运动的情况下,为背景显露区给予较大背景更新速率,消除了背景显露区对运动目标检测的影响。在兼顾混合高斯模型在复杂场景中对噪声处理效果差的基础上,利用背景模型替换的方法来提高算法的稳定性。经过反复实验,结果表明改进后的算法在自适应性、正确率、实时性、实用性等方面有了很大的改进,能够在各种复杂因素存在的情况下正确有效地对运动目标进行检测。     

基于混合高斯模型的运动阴影抑制算法

复杂场景的背景建模、运动目标检测、运动目标所投射阴影的检测与抑制在智能监控、机器人视觉、视频会议等领域有着广泛的应用。在运动前景检测阶段，给出了一种改进的混合高斯算法进行场景的背景建模，根据各点像素值出现的混乱程度采取不同的高斯函数参数更新机制，缓解了混合高斯算法计算量大的问题。在运动目标的阴影检测与抑制中，提出了一种基于混合高斯的阴影抑制算法，该算法先利用阴影在HSV颜色空间的特点，判断被检测为运动前景的像素是否为疑似阴影，然后用混合高斯阴影模型对所有疑似阴影值进行聚类，进一步完成阴影抑制。仿真结果表明：该算法可更有效地抑制阴影对运动目标检测的影响，并具有较强的实时性。     

一种自适应的运动目标阴影消除新算法

精确地消除活动阴影对运动目标的影响是智能视频监控的核心任务之一,对此提出了一种基于局部纹理分析的自适应阴影消除新算法。进行了基于高斯混合模型的背景重建,并根据阴影的光学特性进行了阴影区域的预检测,得到疑似阴影区域;提出了一种新的自适应动态纹理分析方法并在此基础上实现了活动阴影的检测与消除。实验结果验证了算法的有效性和实用性。     

结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法

针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。