浅谈视频图像序列运动目标的检测方法

视频图像序列运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分,广泛应用于交通、医学等领域。文章主要论述了常用的三种检测方法:帧间差分法、背景减法、光流法。     

基于序列图像的运动目标检测与跟踪

序列图像中的运动目标检测与跟踪是计算机视觉研究的主要内容之一,在很多领域有着广泛的应用.介绍了一种基于背景减除法的目标检测算法,然后通过对前几帧中目标的质心用逼近函数预测出目标在下一帧中的位置.试验结果表明,该方法快速、有效,能够满足运动目标的检测与跟踪要求.     

运动目标检测研究方法述论

运动目标检测是视频处理系统的基本环节,它是运动目标跟踪、特征提取等复杂的处理的前提。当前,运动目标检测技术在视频监控、工业监测、质量控制、智能交通系统等众多领域广泛应用。文章介绍了背景减除、帧差法与光流法的原理特征,并对比分析指出了这三种方法的优势和局限性,对进一步提高运动目标的准确检测具有意义。     

智能视频监控图像中运动目标检测方法的研究

描述了智能视频监控系统的概念及其研究意义。介绍了监控图像中运动目标检测的几种方法,阐述了他们各自的基本原理和优缺点。讨论了目前运动目标检测所面临的主要问题和困难,并展望了该领域的发展趋势。     

基于自适应背景图像更新的运动目标检测方法

在运动目标的实时检测中常用的方法是背景图像差分法,但因其缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了本方法的适应性.对此,本文首先提出了一种基于光流场等技术的自适应背景逼近更新方法,并根据彩色差值模型得到差分图像;然后引入Gauss模型实现运动目标的自适应阈值分割.实验结果表明:本文提出的背景更新方法可随着光照条件的变化实时、准确地更新背景图像,在此基础上提出的基于Gauss模型的自适应阈值分割方法可以实现运动目标的完整分割,这为运动目标的后续识别与理解奠定了基础.     

视频序列中运动目标的检测与跟踪方法

提出了一种视频序列中运动目标的检测与跟踪算法,该算法采用基于码本背景建模的减背景法与差分法相结合的算法,实现对运动目标的快速精确的检测与提取,也能够在存在前景运动的过程中提取背景,使用卡尔曼滤波对运动目标在下一帧中最可能出现的位置进行估计,在此基础上利用Camshift跟踪算法进行较小范围的搜索和目标匹配,减少了运算量、节约了搜索和匹配的时间、提高了跟踪的速度。实验证明该方法具有一定的实用性。     

视频序列中运动目标检测与跟踪

针对视频序列中运动目标的检测与跟踪,提出了一种基于边缘检测的背景差分算法。这种算法计算量较小,比较简单,在可以得到完整的运动目标的边缘信息的前提下,还不会受到背景的改变和光线的变化等外界因素的干扰。实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性。     

视频序列中的运动目标检测与跟踪

提出一种视频序列中的运动目标检测跟踪算法。该方法采用直方图统计与多帧平均混合作为动态背景更新法,经过噪音消除、形态学处理、阴影处理后,用区域标记法提取目标。利用目标特征参数建立目标数组,通过当前帧目标数组和前一帧目标数组距离匹配实现运动目标的快速跟踪。该方法与传统方法相比具有更好的学习能力,从而有效地提高了运动目标检测的正确率和快速性。实验结果表明该方法具有良好的鲁棒性和自适应性。     

基于视频序列的运动目标检测

为了能够在数字视频系统中实时的检测出运动目标,提出了一种基于序列图像的运动目标实时检测方法.采用了改进的基于自适应背景提取与自适应阈值分割的背景差分方法提取运动区域,同时使用高斯滤波及形态学滤波消除噪声等,改善了对运动区域的提取效果.实际工程实践证明,该方法可以准确、有效的完成运动目标分割,经统计,检测准确率在95%以上.     

航拍图像序列的地面运动目标跟踪

建立了一套针对航拍图像的运动目标跟踪系统。根据航拍图像序列存在背景运动的特点,运用了一种基于稀疏采样的局部补偿误差函数泰勒展开法,求得背景模型参数,补偿背景运动;根据背景运动矢量和目标运动矢量不同的特点,采用了运动矢量聚类的算法,对多个潜在目标准确定位,并建立跟踪嚣找出真实目标进行跟踪。针对图像匹配可能产生的误差。提出对匹配结果进行聚类,以提高求得的背景模型参数的精确性,又针对差分图像中运动目标信息的不完整的特点,根据目标残缺信息先取得目标完整边缘信息,再进行目标定位,提高了定位的精度,并给出了部分实验结果。结果表明,该算法对噪声和光照具有很强的抑制性,能快速有效地对运动目标进行跟踪。     

序列图象中运动目标的检测

本文针对运动目标的特点，讨论了运动目标的几种检测方法，并对其中差分算法作了适当改进。经实验证明，改进的算法比原来算法能获得更令人满意的结果。     

基于视频序列的运动目标追踪算法

介绍了一种对视频序列中运动目标追踪的实现算法,该算法在运动目标检测的基础上,融合了卡尔曼滤波和Meanshift算法实现对快速移动目标的追踪。卡尔曼滤波对下一帧目标可能出现的位置做出估计,Meanshift迭代算子在估计出的区域对目标精确定位。经实际验证其有效地克服了传统Meanshift算法对于快速移动物体追踪可能出现的丢失目标的问题,目标追踪效果明显提高。     

一种改进的运动目标检测与跟踪方法

为了解决传统的帧间差分法提取的运动区域不完整,且容易造成空洞等问题,将其改进为基于三帧差分的背景差分法检测运动目标。在跟踪方法上先对目标进行边界扫描,利用链码原理记录目标边界,再采用质心跟踪法。最后将算法移植到TMS320DM642的硬件系统上进行精度测试。实验表明改进后的方法使运动目标检测算法的性能得到很大的优化,可以有效、实时地完成对运动目标的检测与跟踪,实现不丢帧、跟踪精确。     

复杂地面场景下运动小目标的识别与跟踪方法

针对下视情况下复杂地面场景对机载光电系统目标检测与识别的影响,提出了一种基于平台运动补偿的下视场景运动小目标检测与跟踪方法。首先提取地面场景中的角点和线等不变性特征,通过图像配准实现平台的运动补偿,然后经帧间处理检测出潜在运动目标,并利用Gabor滤波器对目标进行初步筛选,最后通过轨迹关联和目标航迹累计数以及目标先验运动速度信息识别和跟踪光电系统视场内的真实目标。      

基于图像配准的运动目标检测

针对导弹训练模拟器探讨一种基于图像配准运动的目标检测方法.由于差分法在动态背景下不能有效地检测出目标,故使用一种快速的基于图像亮度的角点检测,并通过考虑实际的跟踪速度与方向,建立图像间角点的对应关系,采用最小二乘法得到最佳仿射系数,再对图像进行仿射变换,由帧差法得到目标.     

基于缺损目标的CamShift序列图像跟踪方法

在标准CamShift算法对缺损目标进行跟踪的过程中,由于算法不能根据目标的变化实时调整跟踪窗口形状,造成跟踪窗口内包含缺损区域的背景图像信息,降低了目标的匹配能力,导致CamShift算法不能适用于缺损目标的跟踪。针对此问题,文中提出一种新的缺损目标CamShift序列测量图像跟踪方法,将目标模型和候选模型之间的相似...     

红外动目标识别跟踪系统硬件设计与实现

本文论述红外动目标识别跟踪系统的具体实现及相关理论分析,重点在于该系统的硬件模块实现及分析,并针对系统的可靠性进行了讨论.