基于高斯混合模型的海面运动目标检测

提出了一种基于变化检测的高斯混合模型参数估计方法,建立了象素点背景模型并用于海面运动目标的检测。在实验部分,将该方法估计的高斯混合背景模型的参数与基于迭代的EM算法估计的模型参数做比较,模拟实验的结果表明两者估计的参数值相差不大,而在对视频流中的象素点灰度值分布的逼近中,该文的方法比EM算法更接近真实的分布,并且在一定程度上减少了建立背景模型的所需的内存和计算时间。运动目标检测的结果表明,使用该方法建立的背景模型可以比较准确地检测到海面上的运动船只。     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

针对现有方法在复杂多变环境下不能很好地检测出运动物体的问题,提出了改进的基于混合高斯模型的背景消减法,并对运动目标进行检测。模型初始化时,提出了一种能准确得到实际背景模型的方法;在模型更新中引入了加速因子和合理性反馈使得模型能更快、更准确地反应真实的背景。实验结果表明,同传统检测方法相比,改进的混合高斯模型方法能有效地消除物体发生运动时产生的拖影,并能很好地检测出运动物体。     

应用改进混合高斯模型的运动目标检测

在运动目标检测过程中,背景建模对目标提取至关重要,而混合高斯模型是目前背景建模中较流行的方法之一。针对混合高斯模型中存在的不足做了两点改进：（1）混合高斯模型是对各点孤立建模,对于拥有较高的分辨率的图像运算量较大,引入分块建模思想,可以明显提高目标检测的速率而且考虑到像素点之间的空域信息;（2）混合高斯模型对运动目标停留在场景中某一位置停留过长时,会出现将前景转化成背景,以致于产生目标在场景中消失的现象,根据目标在场景中运动与静止的情况,决定是整帧更新还是只更新背景区域。通过实验可以得出,该算法在不影响识别的情况下可以显著地提高运动目标的检测速率,而且可以减少部分噪声,另外也能有效地克服目标转化为背景的情况,从而保持了运动目标出现的连续性。     

基于混合高斯模型的运动目标检测方法

研究了序列图像中的运动目标检测问题。传统的目标检测方法无法克服背景图像变化、场景光线突变、目标物阴影干扰等问题。采用混合高斯分布对背景进行建模,引入亮度信息进行前序处理,并在此基础上使用颜色模型对残留阴影进行移除,因此能够快速准确地检测出运动目标。通过相关仿真实验,证明了该方法具有可靠性和实时性。     

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.     

基于改进的混合高斯模型的运动目标检测

提出了一种改进的混合高斯背景模型方法,克服了传统混合高斯背景建模方法计算时间长的缺点。通过对视频图像中运动目标区域进行背景建模,减小了每一帧的背景建模区域,同时在提取运动目标区域前先对初提取的前景目标进行中值滤波,减小运动目标区域的范围,进一步压缩了背景建模的时间。最后通过与时间平均背景建模和传统混合高斯背景建模方法进行比较,验证了本文算法的高效性。     

基于混合高斯模型的运动目标检测

提出了一种新的基于HSV颜色空间的阴影检测和误判检测的自适应背景模型运动目标检测算法,并将其应用于运动物体的分割。该算法较好地解决了背景模型的提取、更新、背景扰动、外界光照变化等问题。实验结果表明了该算法的实时性、可靠性和准确性较好。     

基于OpenCV的视频运动目标检测及其应用研究

高斯混合模型已经成为对视频利用背景减除法进行运动目标检测的最多的一种背景建模模型,也成为一种标准模型。首先对高斯混合模型的理论框架进行了分析,然后采用OpenCV技术实现高斯混合模型来检测视频运动目标,实验结果表明高斯混合模型对摄像头静止的道路监控视频运动目标检测具有较好的效果。最后以该运动目标检测技术为基础设计了一种智能视频监控系统,该系统具有较好的实用性。     

空间约束混合高斯运动目标检测

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测算法

在运动目标停滞的情况下,传统的混合高斯模型会将运动目标误判为背景,导致目标漏检。为此,提出一种基于改进混合高斯模型的目标检测算法。引入背景学习参数,结合前一帧的检测结果自适应地更新背景,从而提取完整的运动目标。利用像素的八连通区域信息抑制噪声,提高算法在复杂环境中的稳定性。实验结果表明,与传统检测方法相比,该算法能够在复杂环境中准确地检测出短暂停滞的运动目标。     

基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

基于高斯混合模型,提出了一种自适应的运动目标检测算法。首先,根据各像素点的像素值的集中程度,自适应地选择高斯分布的个数对背景模型进行学习与更新,再通过背景差分获取差分图像;其次,在对图像二值化的过程中,提出了一种改进的自动调整阈值的方法,用以对差分图像的像素进行分类后分别进行阈值化分割,这样就能得到前景目标;接着采用形态学重构的方法对阴影进行有效消除,从而使前景目标分割的效果得到有效的提高。实验证明,该方法具有较好的鲁棒性和检测效果,同时也具有较好的自适应性,特别是在检测目标本身灰度变化比较大等特殊情况下,更能体现出本算法的优越性。     

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。     

混合高斯模型和差分法相融合的运动目标检测

提出运动目标检测中背景动态建模和OTSU局部递归分割的一种方法,该方法在自适应混合高斯背景模型基础上,为每个像素构建混合高斯背景模型,通过帧间差分把每帧中的图像区分为背景区域和运动区域,背景区域中像素点将以特定的更新率更新背景模型,物体运动区不再构建新的高斯分布加入到混合高斯分布模型中.实验结果表明,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建的背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化.     

快速混合高斯模型的运动目标检测

针对经典混合高斯模型算法在实际应用中计算量大实时性差,且对光线变化和运动物体速度敏感的缺点,提出一种改进的快速检测算法。通过选取合适的间距,先用帧间差分法提取出完整的运动区域和背景区域,只对前者进行混合高斯模型匹配,来降低计算量。对背景图像不同区域采用不同背景更新率,及时响应背景变化。最后引入一个光线突变参数,来预防光线突变给检测带来的干扰。通过实验,证明本算法在实时性,鲁棒性,稳定性等上有了很大的改善,能够很好的检测出运动目标。     

基于高斯混合模型的视频运动对象自动分割算法

提出的算法首先采用高斯混合模型依据空间属性对当前帧进行聚类分割,可以克服一般聚类算法对数据集中的噪声无法建模以及聚类数目难以确定的问题.然后依据时序属性,分割出当前帧的运动对象的初步轮廓区域.最后将初步轮廓区域和聚类分割的区域进行匹配,提取出视频运动对象.通过实验验证,算法具有较好的准确性和抗干扰性,在运动微小的情况下也能取得比较好的效果.     

基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法

针对传统高斯模型易将背景显露区域检测为前景问题与对复杂场景下噪音处理效果差的缺陷,提出了一种混合了三帧差算法的改进混合高斯模型算法. 利用三帧差算法快速确定背景显露区域与前景的优势,提高了算法对背景显露区域的适应性;提出一种背景模式邻域更新法,提高了对复杂背景噪音的抗干扰性. 通过实验证明,该算法与传统方法相比,在复杂背景下减少了大量噪音,学习周期短,提高了对天气、摄像头震动等干扰的抗性,优化了背景显露引起的“影子”噪音问题.     

基于改进高斯混合模型的运动目标检测方法

传统高斯混合模型(GMM)对于光照突变十分敏感,且收敛速度较慢。为此,提出一种基于改进GMM的运动目标检测方法。利用不匹配像素消除光照影响,使用改进的GMM提取背景图像。通过差分当前帧与背景图像获得二值差分图像,从该差分图像中获取运动目标。实验结果表明,该方法能适应光照变化,提高检测的准确性和鲁棒性。