动态阈值的Vibe运动目标检测

Vibe算法是一种高效的像素级背景建模算法,但是它同混合高斯模型一样,不能适应光线突变的问题,在对Vibe算法的基础上提出了一种在静态场景下对光照变化鲁棒的运动目标检测方法。该方法首先利用Vibe模型建立背景样本集,并利用Vibe模型对判别为背景的像素对背景帧进行更新。其次视频当前图像帧与背景帧差分,并采用Otsu算法计算图像的分割阈值来检测运动目标。实验结果表明,改进的方法能够很好地消除由于环境光照变化引起的“曝光”现象,提高了运动目标检测的精确度,并且改进的算法对室内场景下的阴影也有较好的抑制作用。     

基于高斯背景建模和时间差分法的目标检测研究

运动检测算法的目的是在视频流中提取运动目标。主要的检测方法有:基于特征的运动检测技术、光流法、时间差分法、背景减除法。在研究中提出了一种基于混合高斯建模方法和改进帧间差分法相结合的运动检测方法。方法第一步建立高斯背景模型,对运动目标进行提取,第二步来使用改进的三帧差分方法对提取的物体做进一步的检测,以得到更精确的运动目标图像,第三步用仿真实验对研究算法进行分析与检测。     

一种基于图像序列的水下运动目标检测方式

根据水下运动目标检测的需要,提出改进的Vibe检测算法以适应水下环境中运动目标检测的特点。根据水下成像的特性对图像序列预处理,对于Vibe在首帧建模以及后期背景更新时产生的"鬼影",在首帧建模时目标区域进行近似的背景填充。针对水下运动目标运动相对缓慢及难以静止的特点在更新方式上采用保守更新与前景计数结合的方式,能较好地适应水下运动目标检测。     

融合帧差和Vibe的运动目标检测算法

Vibe算法是一种快速高效的背景建模算法,但该算法在运动目标检测过程中会产生鬼影。本文针对Vibe算法中鬼影消除缓慢的问题,结合多个场景的交通视频提出一种通过连续两帧前景背景像素时域变化来判断鬼影像素点并消除的方法,该方法加快了鬼影的消除速度。同时,对于视频拍摄场景中的背景噪声,采用了对前景图进行开闭操作去除小像素点以及对目标区域的空洞进行填充处理。实验表明,改进的Vibe算法能够加快鬼影的消除,并且与帧差法以及混合高斯建模算法相比,前景检测效果更精确。     

基于融合帧间差的改进Vibe方法

Vibe(Visual background extractor,视觉背景提取)算法速度快,能有效抑制噪声,但是也有缺陷,比如无法有效去除运动目标阴影,且不能快速去除"鬼影"区域。针对上述问题,提出了一种基于融合帧差法的改进Vibe算法。利用新的帧差法,提出如下改进:在灰度空间进行前景检测并利用亮度信息去除运动目标的阴影;巧妙运用帧差法的特性,利用两种方法所得的背景进行"与"操作,快速去除Vibe产生的"鬼影"。最后用形态学方法对检测结果进行改善,给出实验验证结果。结果表明,文中提出的改进方法可以很好地去除阴影,并能快速去除"鬼影",从实际效果上提高了算法的可靠性和检测的准确性。     

一种基于背景减除与三帧差分的运动目标检测算法

本文提出一种基于背景减除法和三帧差分法来进行运动目标检测的算法.首先运用Surendra背景更新算法建立运动区域的背景模型,通过背景减除法确定运动目标区域,后与三帧差分法得到的差分图像相结合,得到比较可靠的运动目标区域.实验结果表明,该算法准确率高,运算速度快,能满足实时检测的需要.     

融合改进的三帧差分和ViBe算法的运动目标检测

针对ViBe算法在相机抖动和树叶晃动的动态背景下，出现的误检率高和准确度低的问题，提出一种改进的ViBe算法。该算法选取多帧使用基于Canny的三帧差分改进算法进行背景建模；在背景模型更新时根据背景复杂程度设置调整因子，调整阈值和背景模型更新率适应动态背景的检测；为提高检测目标的完整性，改进的ViBe算法得到的前景目标，与三帧差分算法结合并且进行形态学处理完成对运动目标的提取。实验结果表明，改进的算法在树枝晃动、相机抖动的复杂背景下，检测目标的准确度和完整性提高了。     

基于RPCA与三帧差分融合的运动目标检测

为了实现在监控视频中对人体运动目标的准确提取,针对传统的三帧差分法在运动目标提取过程中容易出现“空洞”现象,提出了一种鲁棒主成分分析(Robust Principal Component Analysis,RPCA)与三帧差分相融合的运动目标检测算法。本算法通过将RPCA提取的视频当前帧的背景作为三帧差分法的中间帧与视频当前帧的前一帧和视频当前帧分别进行邻间差分,使得三帧差分法在运动目标检测过程中避免了背景像素点所带来的影响,消除了“空洞”现象。仿真结果表明该算法在完整性和准确性方面要优于其他三种传统运动目标检测算法,可以在复杂背景环境中实现准确的运动目标提取。     

一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法

针对传统三帧差分法提取的运动目标存在大量的噪声和空洞,提出一种改进的三帧差分运动目标实时检测算法;该算法采用Surendra背景提取算法提取有效背景,对视频流中连续三帧图像分别进行背景减除,得到的结果作为反馈对背景进行选择性更新,利用HSV颜色空间去除阴影后进行三帧差分,将差分结果进行“与”运行,通过将中间帧背景减除结果与“与”运算的结果进行“或”运算,这样可以得到运动目标的完整信息;实验结果表明,该算法能够快速、完整、准确地检测出运动目标,可有效应用于实时监控系统.     

基于改进光流特征的运动目标跟踪

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪,针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题,提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法,对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测,再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合,将角点检测结果融入到LK光流法中,并对检测到的角点进行运动光流特征提取,最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪,采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明,本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪,具有较好的识别效果,且检测效率得到提高。      

自适应混合高斯建模的高效运动目标检测

目的 如何使快速性与完整性达到平衡是运动目标检测的关键问题。现有的满足快速性的算法容易受到光照的影响，对动态环境的适应能力较弱，获取的目标信息不完整，导致空洞问题的产生。而具有较高完整性的算法复杂度高，运算速度慢，实时性差。为此，本文提出基于自适应混合高斯建模的3帧差分算法。方法 利用3帧差分运算简单、可扩展性强、抗干扰能力好的特性，对视频图像进行目标轮廓的提取。针对3帧差分运算导致目标内部信息提取不完整的问题，采用学习率自适应调整的混合高斯背景差分，在模型创建之初，通过较快的模型更新速率，增加背景模型的迭代次数，消除物体运动造成的"鬼影"。在背景模型中的干扰信息消除之后，以目标像素及相邻8像素在当前帧与背景模型中的差异度为依据调整学习率，实现背景模型的自适应修正，增加目标图像的完整性；同时，通过删除冗余的高斯分布，降低算法复杂度。为进一步确保目标边缘的完整及连续，采用边缘对比差分算法，使参与运算的帧数依据目标的运动速度自适应选取，以降低背景点的误判率，使边缘信息尽可能地连续、完整。结果 本文算法获取的目标信息完整，且边缘平滑。在提升检测率的同时保证较高的准确率，达到了95.23%，所获目标的完整度提高了28.95%；与传统混合高斯算法相比，时间消耗降低了29.18%，基本达到实时性要求。与基于混合高斯建模的背景差分法（BD-GMM）和基于边缘对比的3帧差分法（TFD-EC）相比，本文算法明显占优。结论 实验结果表明，本文算法可以有效抑制动态环境的干扰，降低算法复杂度，既保证实时性，又具有较好的完整性，可广泛应用于智能视频监控、军事应用、工业检测、航空航天等领域。     

基于达芬奇平台的运动目标跟踪算法

在运动目标跟踪过程中,考虑到达芬奇平台的数据处理能力,结合Vibe算法和Mean Shift算法的思想提出一种改进的运动目标跟踪算法,同时为了解决Vibe算法在目标由运动变为静止后遗留在前景图像中的鬼影难以消除的问题,对视频图像序列中的每个像素点建立前景计数器,根据前景计数器的值判断背景模型的更新速度。针对达芬奇平台对算法进行优化,把改进的运动目标跟踪算法移植到TMS320DM6467T达芬奇平台下进行处理,实验结果表明改进的算法具有良好的跟踪效果。     

改进的ViBe运动目标检测算法

针对传统ViBe运动目标检测算法提取的目标存在鬼影区域、且有闪烁像素点干扰的问题,提出一种结合Surendra背景更新算法而改进的ViBe算法进行运动目标检测.利用Surendra算法快速更新背景的特点迭代得到纯净背景;对ViBe算法检测前景进行像素标记和鬼影分类判别,去除鬼影像素点和闪烁像素点;输出新的前景.实验表明:该算法可以有效地去除ViBe算法前景检测中的鬼影,并能抑制闪烁像素噪声,获取更精确的前景图像.     

基于改进视觉背景提取算法的运动目标检测

针对经典视觉背景提取算法（visual background extraction algorithm, ViBe）因初始帧存在运动目标易产生鬼影以及对扰动背景适应性差的问题,提出一种改进ViBe算法。利用改进三帧差分法和最小外接矩形定位初始帧运动目标,并通过局部初始化的方法进行鬼影抑制;在背景模型初始化阶段,定义灰度相似函数从时域和空域信息中中等比例选取像素点建立背景模型,增强背景模型的鲁棒性;在前景检测检测阶段,通过平均差法衡量样本集合的离散度,构建自适应分割阈值代替原有的固定分割阈值以适应背景扰动。实验表明,改进算法可以有效抑制鬼影产生并且提高算法在扰动背景下的适应性和检测准确度。     

基于颜色布局描述子的改进ViBe算法

针对ViBe算法在检测运动目标时会有“鬼影”产生和在动态背景下会对目标检测过程中产生干扰造成运动目标误检的问题,结合颜色布局描述子（CLD）提取关键帧进行三帧差分、形态学后处理的技术,提出一种改进的ViBe算法。首先,通过CLD提取视频关键帧图像;然后,将所选取关键帧图像进行三帧差分,通过差分结果将含有运动目标的背景模型进行填充,得到真实的背景图像,再对运动目标进行检测,以达到消除鬼影的目的;最后,在背景模型更新的阶段加入自适应阈值的形态学处理技术,消除动态背景模型中的干扰信息。实验结果表明,所提算法在运动目标检测时在避免鬼影、抗动态背景干扰等方面表现出优越性,在相似度量阈值选取为0.67到0.72时,所提算法的准确率最高可以达到99.4%,可以理想地检测出运动目标的位置信息。     

基于ViBe的复杂背景下的运动目标检测

ViBe算法简单、快速,具有较好的前景检测性能,是运动目标检测和背景建模的主要方法之一。但是在动态背景、相机抖动等户外视频中仍存在噪声和干扰等问题,导致对前景运动目标的检测不准确。针对此问题,提出用像素帧差值代替像素值来初始化背景样本模型的方法,并根据背景动态变化自适应更新阈值来分割前景与背景。实验结果表明,改进算法提高了前景检测的准确性,对噪声干扰表现出了良好的鲁棒性。     

改进混合高斯模型的电网检修人员行为检测

针对运动目标检测,当前算法具有一定的适用性和局限性,以及检测信息不完整等问题,在帧间差分法和混合高斯模型的基础上,提出了一种改进的混合高斯模型的目标检测算法,用来解决帧间差分法造成的运动目标背景轮廓不完整的问题.该方法是在传统的混合高斯模型的基础上,在一定帧数内,检查所有的高斯分布的权重,对满足条件的高斯分布进行删除操作,最终得到轮廓较为清晰的运动目标.实验结果表明,本文算法充分的考虑了背景人物对于运动目标监测产生的影响,实验过程中使用了真实的电网数据,从而说明该算法在准确度上相比于其他算法提高了3.37%,具有更好的准确性和对环境的适应能力.