基于SIFT特征匹配和动态更新背景模型的运动目标检测算法

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,提出了一个基于SIFT（Scale Invariant Feature Transform）特征匹配和动态背景建模的背景差算法。首先利用SIFT算法提取特征点,采用RANSAC（Random Sample Consensus）方法求得仿射变换模型参数并实现图像的全局运动补偿,然后用背景差方法实现运动目标的检测,同时进行阴影和鬼影的去除。SIFT特征点匹配的准确性和RANSAC方法去除异常点的有效性使得仿射变换模型参数计算准确,动态更新背景模型的背景差则完整地检测出了前景目标。与Ninad Thakoor实验结果对比说明：该算法能够准确地检测出运动目标,并且保持了前景目标的完整性。     

改进SIFT匹配的动态背景下运动目标检测算法

无人机/车载运动目标检测与识别系统由于存在摄像机运动,使得场景中的背景与前景目标同时发生运动,增加了运动目标检测的难度。目前,动态背景下运动目标检测的主要方法是利用特征点的运动估计来补偿背景的运动。针对尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配算法存在耗时长、误匹配率大,使得背景运动估计不准确,进而影响运动目标检测效果。提出了一种改进的SIFT特征匹配算法——先剔除容易丢失的边缘特征点,再利用最近邻点与次近邻点的欧式距离比确定匹配点,并用RANSAC删除运动目标上和误匹配点对,进一步实现背景运动的准确估计,从而检测得到运动目标的准确位置。试验结果表明:改进的特征点匹配算法在匹配准确度和运算速度上均优于传统SIFT特征匹配算法的性能。最终,通过背景补偿,有效消除了相机运动引入的动态误差,提高了运动目标检测的实时性和精度。     

摄像机旋转运动下的快速目标检测算法

论文提出了一种摄像机旋转运动下的快速目标检测算法。首先为图像的全 局运动建立旋转参数模型,然后基于运动预测在相邻帧之间建立SIFT 特征点对,利用 RANSAC 去除外点的影响,结合最小二乘法求解全局运动参数进行运动补偿,基于残差图 像的更新策略实时更新特征点集,以适应背景的变化,最后使用帧差法获得运动目标。该算 法不仅保持了SIFT 本身的优越性能,而且极大地提高了检测速度。实验结果表明该算法可 以实时准确的检测出运动目标。     

改进的航拍图像序列背景运动补偿技术

针对航拍图像序列提出用于提取图像特征点的最小亮度变化算法。利用特征点进行运动矢量估计,使用自适应十字模板搜索算法找到各个特征点的匹配点,结合随机样本一致算法估计背景运动模型的仿射变换参数,实现一种改进的背景运动补偿技术。该技术保障了航拍图像中运动目标检测的有效性。     

基于BRISK特征的动态背景下运动目标检测

针对动态背景下运动目标检测过程中对检测算法实时性和鲁棒性的要求,提出了一种基于二进制鲁棒不变尺度特征(BRISK)的运动目标检测算法.通过改进的BRISK算法检测特征点;为了保证匹配精度和速度,采用K最近邻(KNN)算法进行特征点匹配;运用基于随机抽样一致性(RANSAC)的全局运动参数估计法获取最优全局运动参数;采用帧间差分法进行运动目标检测.实验结果表明:改进的BRISK算法减少了49.8％的特征点数目,KNN算法去除了85.9％的特征点对;在各种场景下能够准确地检测出运动目标,与以往算法相比检测效果较好.     

航拍视频中运动目标检测算法研究

针对复杂背景下航拍视频中的运动目标检测问题,提出一种基于改进的特征匹配算法与全局运动补偿的防抖方法,以及结合多帧能量累积的运动目标检测算法。首先,采取局部区域匹配法加快该算法的处理速度,避免运动目标对背景补偿的影响;其次,利用尺度不变的SURF算法,结合快速近似最邻近搜索算法得到匹配点对,并通过双向匹配和K-近邻算法筛选优秀匹配点;然后,建立仿射变换模型,求解运动参数,并进行运动补偿;最后,通过多帧能量累积进行目标检测。仿真结果表明,该方法具有良好的运动目标检测效果。     

动态背景下基于ORB特征匹配的运动目标检测算法

为了能够实时地检测出运动目标,提出一个基于ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征匹配和改进的帧间差分相结合的检测算法。首先运用ORB算法提取特征点,采用RANSAC(RANdom SAmple Consensus)方法求得变换矩阵参数之后获取全局运动补偿图像,然后用帧间差分法实现运动目标的检测。ORB特征点匹配的快速性和准确性与RANSAC方法去除异常点的有效性确保变换矩阵参数的计算准确,再结合帧间差分法快速完整地检测出前景目标。实验结果显示,该算法能够准确地检测出运动目标,并在一定程度上解决了实时检测的问题。     

慢运动背景下运动目标提取算法*

提出一种慢运动背景视频序列下基于帧间背景图像匹配的运动目标检测和提取算法。该算法首先使用仿射变换模型来描述慢运动背景图像的运动变化,并使用基于光流约束方法求解该仿射变换模型参数,实现了相邻帧间图像的背景匹配;其次,采用背景匹配后的两帧图像差进行目标检测,使用自适应二值化区分变化与未变化区域;最后,使用形态学等图像算法进行后处理提取运动目标。算法经实验证明,在背景慢运动情况下可以有效地提取出运动目标。     

基于SIFT特征匹配与K-均值聚类的运动目标检测

运动摄像机情况下的运动目标检测是视频监控中的难点和热点问题。为了能够有效地检测出运动目标,根据视频中背景与运动目标的速度不同这一特点,提出了一个基于尺寸不变特征变换(SIFT)和K-均值聚类的运动目标检测方法。首先提取视频中相邻两帧图像的SIFT特征点并进行匹配,并计算匹配特征点的运动速度,最后将运动目标和背景上的SIFT特征点K-均值聚类分析,在单运动目标、多运动目标和带有摄像头旋转情况下做了实验。实验结果表明,提出的目标检测算法能够在运动背景下较好地检测到目标并保留稳定的目标局部特征,对于摄像机运动、摄像机旋转、亮度变化等影响因素具有较强的适应能力。     

基于SIFT算法的物体运动方向快速识别方法

为了解决成像设备只能在较低的分辨率成像且不能区分运动方向的问题,提出了一种基于SIFT算法的快速识别物体运动方向的方法。首先,根据块匹配算法中的角点特征提取法确定块的位置,并将该块命名为检测块。然后,用已经确定的块遍历下一帧图像,找到相匹配的块,命名为目标块并确定检验块与目标块之间的运动方向。最后,采用SIFT算法对2幅图像的特征点进行匹配,选取3个特征点构建三角形,对2个对应三角形的变换关系构建数学模型,做出运动方向的判断。实验结果表明,与块匹配相比,运动方向判断速度提高了3.3倍,匹配的准确程度提高了2.9倍,获得了更高的判断速度和准确度。2种方法的比较结果显示,基于SIFT算法的识别方法具有较强的可行性,能够更快地确定多帧图像中物体的运动方向。     

基于贝叶斯决策的运动目标检测方法

传统混合高斯背景建模存在难以解决背景复杂以及阴影等因素影响视频运动目标检测效果的问题,为此提出了一种基于贝叶斯决策的运动目标检测方法。该方法利用帧间差分进行像素变化检测,将像素粗分为变化像素和非变化像素;对于变化像素中的运动点和静止点,通过统计确立有效的数据结构,其中显著颜色分布统计量用来描述静止点,而显著颜色同现统计量描述运动点;从数据结构中提取颜色特征矢量,将特征矢量中的静止点和运动点按照贝叶斯决策规则进一步分类为背景点、前景点和颜色相似点。对颜色相似点进行局部加权处理以达到正确检测的目的;通过融合静止点集、运动点集和加权后的颜色相似点集结果提取出前景运动目标。仿真实验表明,该方法能够在不同复杂背景下较准确地检测出视频中的运动目标,相比传统算法具有较强的鲁棒性。     

基于对称差分和背景减的运动目标检测

通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的检测效果,具有一定的鲁棒性。     

视频序列中的运动目标检测

针对室内安全监控的场景特点,提出一种稳健的运动目标检测方法,对每个背景像素使用多个矢量表示,利用当前帧和背景帧像素的色度分量差分进行运动检测,并选择性地更新背景模型.实验表明,该方法能有效消除背景中振动对象的干扰,提高运动目标检测的准确性,有利于消除由于虚假目标而导致的误报警.     

自适应背景筛选的运动对象检测算法

针对传统帧差法和背景差分法对运动对象检测不准确等不足,提出了一种自适应背景筛选的运动对象检测算法。该算法在采用帧差法构建的背景中标注出原图存在运动对象的区域,筛选当前运动对象区域未被标注且距当前时刻最近的背景与当前帧进行差分,从而提取前景运动目标。与帧差背景结合方法相比,该方法能更好解决因运动对象静止后融入背景建模而导致的检测对象不准确问题,且算法简单,易于实现,满足实时监控要求。实验结果验证了该算法的有效性。     

动态图像的拼接与运动目标检测方法的研究

动态图像运动目标检测是图像处理中的热点,但动态图像的识别范围却成了目标检测的限制,针对此问题,本文提出了一种利用图像拼接技术扩展图像识别范围、并在此基础上完成运动目标检测的方法。在图像拼接中采用了SURF图像匹配算法,运动目标识别利用背景差分法,实验中使用的是开源的Linux操作系统、以及为图像处理提供了大量算法和函数的OpenCV软件开发库。针对不同分辨率、不同角度采集的图像进行了实验研究,结果表明,可以在较好满足图像识别范围的同时,明确地检测出运动目标的相关信息。同时,本文提出一种通过图像拼接实现扩展运动目标检测的方法,满足了实时性要求,达到了增加图像清晰度的目的,但是,在摄像设备与场景之间的相对运动方面还存在着有待解决的问题,这将成为今后研究的重点方向。     

基于时空背景差的运动目标检测算法

假定图像序列的背景图像已经获得,提出一种基于时空背景差的运动目标检测算法.该算法融合背景差分、基于时间信息的帧间差分及基于空间信息的背景差分信息,得到真实运动物体的运动种子点,认为背景差分图像中包含运动种子点的连通区域为真实的前景目标,从而可以检测出正确而完整的前景目标.仿真实验表明,该算法可以避免背景模型对场景的表征不足及背景更新阶段造成的错误检测,即使在场景中存在微小运动的复杂环境下,仍能实现准确的运动分割.     

一种有效的运动物体检测方法

为了从监控视频中检测出较高质量的运动物体,文章提出了一种基于帧间差分和背景差分相结合的运动目标的检测方法,并且采用像素级和帧级背景更新相配合的一种背景更新策略。算法求取各像素点处的最大概率灰度,从而提取出连续视频的背景图像;相邻帧则利用帧间差分法以及背景差分法得到两幅运动区域图像;将两幅运动区域图像相与,提取出较为准确的运动目标。实验证明,该算法对光线的变化鲁棒性较高,运算速度较快,且能够及时的响应监控视频的实时变化,提高运动目标的检测质量。     

一种简单有效的运动目标检测算法

针对固定场景中运动目标检测遇到的运动目标状态突变,非运动目标干扰以及阴影等问题,提出了一种背景差分和帧间差分相结合的运动目标检测算法;该算法首先通过平均法背景模型确立背景,使用背景差分得到一幅二值化前景图像,然后将通过连续的多帧图像进行相邻帧差分得到的多幅二值化前景图像进行逻辑或运算,最后将运算结果同背景差分所得到的二值化前景图像进行逻辑与运算,得到最终运动目标区域;实验表明,该算法运算速度快,准确率高,并能满足实时检测的需要;不足之处是在摄像机与运动物体夹角很小的情况下,检测效果较差,但可以通过多台摄像机协同操作来达到理想的效果.