基于联合直方图的运动目标检测算法

从视频序列图像中检测完整的运动目标一直是计算机视觉研究的热点,基于联合直方图提出了一种运动目标检测算法。该算法利用联合直方图来描述相邻帧间的相似性,通过对视频序列中相邻两帧图像进行逐次分块,计算相邻帧对应分块的联合直方图并结合构造的相似性指标以逐步去除背景块,算法对运动目标本身不作处理,就能有效地避免检测到的运动目标出现空洞现象,最终得到了完整的运动目标。数值实验说明了该算法具有较好的检测性。     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

基于分块和改进粒子滤波的运动目标检测方法

为了快速准确地检测到视频场景中的运动目标,提出了一种基于分块和改进的粒子滤波的运动目标检测方 法。首先,对视频图像序列分块并提取每个图像块的颜色特征;然后,用改进的粒子滤波对每个图像块进行操作,计算 出每个块对应的粒子的权重;最后,根据粒子的平均权重建立背景模型,提取运动目标。将分块和粒子滤波相结合,能 够在不降低检测精度的基础上,大幅减少算法的计算量,提高算法的执行速度。实验结果表明,该方法具有较好的鲁 棒性、杭噪性和抗光照变化能力,提取的运动目标更加完整。     

逐次分块差分直方图对运动目标的提取

为从视频图像序列中准确且完整地提取运动目标,提出一种基于运动差分直方图的目标提取算法。通过对视频图像序列中两帧相邻图像以及它们的差分图像进行逐次分块,分析对应分块的差分直方图,利用背景区域块与目标区域块对应的差分直方图分布不同,逐步去除背景提取目标,有效避免提取的目标内部出现空洞,以块为单位的处理提高算法运行速度。通过数值实验验证了该算法具有较好检测性。     

背景帧差与分块帧差相融合的运动目标检测

提出一种融合使用背景帧差和分块帧差的运动目标检测方法。该方法通过对图像的每个像素点进行学习,然后建立初始背景,通过不完全覆盖分块法对图像进行分块,对各子块进行帧间差分实现对前景图像的粗提取,采用otsu算法获取阈值,运用背景差分对前景图像进行细提取。背景采用分段学习的更新方法,能够消除光照变化、背景物体摇动等噪声。实验结果表明,该方法快速、准确,抗干扰能力强,能较好地满足实时检测运动目标的要求。     

运用视频监控技术检测高速运动目标的新算法

提出了一种新的基于图像块和HVS彩色图像差值技术的高速运动目标检测算法。对分块后的图像进行粗检，辅以经验知识确定出目标的大概区域。在锁定的局部区域内运用HVS彩色图像差值方法检测出运动目标。实验结果表明，该算法克服了传统的差图像法的缺点，能够有效地抑制阴影的影响，具有自适应性强、速度快等优点。在复杂的环境下，运用该算法提取运动目标可以获得满意的效果。     

基于分形特征的复杂环境目标检测方法研究

针对复杂的自然背景下的运动目标检测,提出了一种基于分形特征的运动目标检测算法;该算法利用目标的分形维数与自然背景分形维数的差异将目标从背景检测出来;首先应用改进的地毯覆盖法快速得到图像的分形维数,然后通过比较邻域之间分形维数的相互关系进行目标检测;实验结果表明,该方法能对复杂背景下的运动目标进行检测,由于采用分块求分形特征的方法,能有效地减少搜索目标所带来的计算量,算法过程简单、检测速度快、检测结果精确,目标与背景对比度的变化对检测结果几乎没有影响,且噪声对该算法的检测结果影响较小;在运动目标实时检测问题上有着很好的实用价值和应用前景。     

基于改进的高斯混合模型的运动目标检测

运动目标检测是实现目标跟踪、视频监控的基础.针对基于高斯混合模型的运动目标检测算法的不足,提出了一种基于分块思想和高斯模型个数自适应的改进高斯混合算法.利用对视频图像分块的思想,在提高目标检测效率的同时,实现对视频的滤波处理;并利用高斯混合模型中高斯分布个数自适应操作来降低算法复杂度,提高运动目标检测的速度.实验结果表明:该算法比传统高斯混合模型运动目标检测算法具有更快的检测速度和更好的检测效果,并降低了检测噪声,能有效地检测运动目标,适用于运动目标的实时检测.     

结合分块的改进三帧差和背景差的运动目标检测

针对运动目标检测易受背景影响及帧间差分易产生空洞的问题, 提出了一种基于分块的改进三帧差分和背景差分相结合的运动目标检测算法. 该算法利用边缘检测法和均值法建立初始背景模型, 将视频图像划分成多个子块, 对利用改进的三帧差分和背景差分获取的图像的各个子块进行自适应阈值检测, 获取图像中的运动前景目标, 背景图像采取自适应更新方法. 实验结果表明, 该算法能完整的提取运动目标, 背景适应性强, 具有较高的准确性和效率.     

基于分块运动估计的对象跟踪方法

针对摄像机运动和场景光照突变的情况,提出了一种基于分块运动估计的对象跟踪算法。首先,对图像进行分块角点匹配,得到各块运动参数,然后对各块进行分块运动补偿和光照补偿;对补偿后的图像进行相邻帧差分得到目标的近似质心位置;跟踪过程则融合运动目标加权颜色直方图和梯度直方图作为目标特征,以所得质心为初始搜索点,采用螺旋搜索算法,进行目标模板和候选目标相似性检测,搜索最佳匹配点得到目标对象在当前帧的准确位置。实验结果表明,该算法能够有效克服光照剧烈变化,在动态背景下能达到对对象的准确跟踪。     

融合边缘检测的三帧差分运动目标检测

传统的三帧差分运动目标检测算法易出现空洞及虚假边缘等现象。为了对其进行改进,提出了一种融合边缘检测的三帧差分运动目标检测算法。首先对三帧连续图像采用Canny边缘检测算子快速提取边缘图像,然后对三帧连续的边缘图像进行改进的三帧差分运算,最后通过阈值分割和形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明,该算法计算简单,连通性好且准确率高,可满足实时检测的要求。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

营区扫描式监控中的运动目标检测

为解决部队营区监控中运动目标检测问题,提出了基于扫描式的运动目标检测法。对通过云台采集的背景帧提取边缘特性生成特征图,搜索与实时视频帧特征图相似度最大的背景帧。采用一种基于非规则形状的K值模板匹配进行运动补偿,并提出一种基于分块的前景连通法。实验结果表明,该背景搜索法降低了计算维度,算法快速;匹配算法对图像噪声、局部光照变化具有很好的鲁棒性;前景连通算法具有很好的检测效果,且可行有效。     

基于背景重构的运动目标检测算法研究与应用

对视频序列中的运动目标检测方法进行了研究,提出了一种基于背景重构的运动目标检测算法。通过自学习方法建立视频图像的高斯模型,构造初始背景图像;运用差分算法,得到运动目标,并对背景图像进行了重构、更新,得到实时背景图像。该方法在有运动目标存在的情况下进行实时建模,实用价值高。     

分块帧差和背景差相融合的运动目标检测

提出了一种分块帧差和背景差相融合的运动目标检测方法。该方法利用图像分块建立初始背景模型,将视频图像划分为多个子块,对帧间差分图像的各子块进行自适应阈值检测,完成运动目标的粗分割,采用双阈值背景差分和邻域背景差分法对粗分割出来的运动区域进行细分割。背景采用自适应更新方法,能够克服光照变化和背景干扰。实验结果表明,该方法运算速度快、鲁棒性好,能够准确检测出运动目标。     

基于自适应分块和SSIM的运动目标检测

研究了目标检测方法。针对传统背景更新方法易受噪声干扰、算法执行速度慢等弊端,对背景差分法予以改进,提出一种基于自适应图像分块和结构相似性(SSIM)的运动目标检测方法。根据视频最初几帧得到初始背景模型,再对视频后续的每帧进行自适应分块处理,利用相邻帧对应分块的结构相似性计算局部更新率,建立背景模型,将背景与当前帧差分即得到运动目标。实验结果表明,与传统的背景差分法相比,改进后的方法具有更好的检测效果。     

五帧差分和边缘检测的运动目标检测

为了改进传统三帧差分的运动目标检测方法易出现的空洞和与虚假边缘的现象, 提出了一种基于五帧差分和边缘检测相融合的运动目标检测方法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速提取五帧连续图像的边缘图像, 然后对五帧连续的边缘图像进图像的五帧差分运算, 最后通过阈值分割和形态学处理完成对目标的提取。该方法计算简单, 实验结果表明, 该算法准确率高, 连通性好, 能满足实时性检测的要求。     

基于差分图像分块的视频背景提取算法

为了降低背景提取算法的时间复杂度和空间复杂度,提出一种结合差分图像分块、背景减除和帧间差法的背景提取方法。对差分图像进行分块分类,提出了一种统计像素值的子块分类法,对不同类的块用不同的更新策略进行背景实时更新。该算法有效解决了背景更新过程中运动目标逗留、背景物体移入移出等问题的影响。实验结果表明该算法运算速度快、鲁棒性高、能准确地提取实时背景。     

一种有效的数字图像水印盲检算法

提出了一种新的鲁棒性高的数字图像水印算法。通过观察得知,图像的两个相邻分块的亮度值的均差具有一定的分布规律,即大多数值落在某个下限和上限之间。由此,结合二值水印的值构造一个偏差公式,再用此公式去修改分块的值以嵌入二值水印图像。在水印提取时,计算分块的新的均差值并与所设门限进行比较,从而检测嵌入的原始水印值。实验结果表明,该算法对JPEG压缩、各种噪声和滤波等攻击具有较强的鲁棒性。该水印检测算法没有参考原始图像或原始水印图像,有效实现了原始水印的盲检测。     

基于TMS320DM643的运动目标检测算法

基于数字视频应用开发平台SEED-DEC643和摄像机FCB-CX1010P,提出一种改进的运动目标检测算法。设计静态背景下单运动目标物体的检测,包括图像预处理、背景差分、阈值求取、图像二值化、图像形态学处理、运动目标物体坐标计算,利用灰度投影算法计算背景运动向量,以实现动态背景下单运动目标物体的检测。实验结果表明,该算法能较好地进行背景运动补偿,并凸显运动物体。