运动目标检测中的背景差分方法

从多幅图像中提取出其中的运动目标是当前动态图像处理中的一个重要研究方向。本文介绍了一种背景差分的方法,该方法动态或者静态地维护一个背景图像,通过和该图像的差分来识别图像中的运动目标。实验证明该方法能够有效的识别出图像中的运动目标。     

一种新的基于背景差分的运动目标检测方法

针对传统运动目标检测方法存在的缺点和不足,提出了一种基于背景差分,融合多种检测方式,有效地克服了传统方法存在的误检和空洞等问题。实验结果表明该方法能够满足运动目标的实时检测要求。     

基于混合高斯模型与差分法的运动目标检测

视频监控涉及计算机视觉、模式识别和人工智能等多个领域,它是指在不同环境下对人和车辆进行的实时观察,根据观察对象的动作、行为进行分析,为用户提供信息。视频监控过程分为运动目标检测、目标跟踪、目标分类和目标分析。     

高效运动目标检测算法研究

运动目标检测是计算机视觉与视频图像处理领域的重要研究课题之一,在视频监控、安防、智能交通、军事、科研等领域都有广泛的应用。提出了一种基于OpenCV的高效运动目标检测算法。     

智能监控中的运动检测算法研究

介绍了室内智能监控系统中运动检测算法的具体实现。利用帧间差分法提取运动目标,通过对差分能量和运动速度的分析判断出运动目标的大致动作。     

运动车辆检测方法的研究与对比

运动目标捡测是数字图像处理技术的一个主要部分,其研究对象是图像序列,目的是从图像序列中将变化区域从背景图像中提取出来,它是计算机视觉、目标识别、安全监控等视频分析和处理的关键部分.智能交通系统中的运动车辆检测是从图像序列中将运动的车辆从静止的背景图像中提取出来,是运动目标检测问题的一个应用实例.本文首先介绍了运动目标检测常用的三种检测方法,详细论述了在复杂背景下背景模型的获取和动态更新问题,在合成背景的基础上提出了一种改进的基于背景差值的运动车辆检测方法,并给出了实验结果.     

基于中值背景模型的运动目标自适应检测方法

针对复杂交通场景中运动车辆检测方法存在的局限性,本文提出了一种基于中值模型和自适应阈值的运动检测算法。利用自适应阈值对差分图像的三个颜色通道进行二值化处理,实现了运动目标的精确检测,采用中值更新策略实现背景图像的实时更新。实验结果表明,算法可以从复杂交通场景图像序列中有效地检测出运动目标,且算法计算量小,具有良好的鲁棒性与实时性。     

联合背景差分与区域光流的运动目标轮廓提取

针对光流法计算量大并且无法精确提取运动目标轮廓的问题,提出一个联合背景差分与区域光流的运动目标轮廓提取算法,首先对运动目标区域进行标定,并通过求解区域光流得到光流图像,然后结合基于统计平均的背景差分法获取运动目标二值图像,从而提取出运动目标轮廓。实验结果表明,在监控场景中,本文算法能够准确地提取运动目标轮廓。     

基于对称差分和特征点SSDA算法的运动目标跟踪

针对模板匹配跟踪算法在模板更新时一旦模板信息更新不当,易出现目标跟丢及难以重新捕获目标的问题,给出了一种对称差分和特征点SSDA相结合的运动目标跟踪方法.该方法综合了对称差分法的优点,不仅可以自动提取目标模板,而且在目标跟丢时,可以重新捕获目标.另一方面,该跟踪方法还利用了SSDA算法的优点,不仅搜索目标速度快,而且在运动目标变为静止时以及运动目标较小时,也能保持稳定跟踪.实验结果表明该跟踪方法是行之有效的.     

运动目标在复杂背景中的检测

运动目标轮廓的有效提取，对于目标识别和跟踪是非常重要的，但是大量的背景景物增加了目标检测的难度。文中针对复杂背景下红外序列图像的特点，提出了一种实用的运动目标检测算法。首先，通过canny边缘检测算法，对输入图像进行边缘检测，然后把相邻两帧边缘图像进行场景对准，计算出相应的场景平移参数，根据这些参数，平移帧图像后做差分处理。在残差图像中，根据局部熵的图像分割法，对图像进行二值化处理，最终获得了比较完整的运动目标。实验表明，这种方法是有效的，且性能良好。     

基于对称差分和特征点SSDA算法醛运动目标跟踪

针对模板匹配跟踪算法在模板更新时一旦模板信息更新不当,易出现目标跟丢及难以重新捕获目标的问题,给出了一种对称差分和特征点SSDA相结合的运动目标跟踪方法。该方法综合了对称差分法的优点,不仅可以自动提取目标模板,而且在目标跟丢时,可以重新捕获目标。另一方面,该跟踪方法还利用了SSDA算法的优点,不仅搜索目标速度快,而且在运动目标变为静止时以及运动目标较小时,也能保持稳定跟踪。实验结果表明该跟踪方法是行之有效的。     

多运动目标检测的研究

在复杂场景下视觉监控有着广泛的应用前景,例如特殊场合的入口控制,在特定场合下的特定人的识别,人群流量统计,异常检测和报警,多摄像机交互式监控等.而目标检测是视频监控中的目标跟踪,行为理解和描述,多相机的数据融合等步骤的前提,目标检测包括如下步骤,目标检测,阴影去除,目标分类,本文主要是对目标检测这一块内容的进行详细的介绍.     

基于背景差分的运动目标检测研究

基于视频的运动车辆检测及车型识别系统是智能交通系统的重要组成部分。论述了在固定摄像头拍摄的车辆图像序列中检测出运动车辆,使用了目前最常用也最有效的运动目标检测方法和背景差分算法,其中前景提取是背景差分算法的关键。实验表明:此方案可行。     

一种基于北景重建的运动目标检测方法

本文采用改进的背景差法,改变使用多帧序列图像求平均值产生背景图像的方法,利用序列图像的统计信息进行背景重建,对当前视频帧与背景帧的灰度差值图像使用Otsu方法进行二值化处理,产生标记图像以确定运动目标区域,进一步得到运动目标。     

基于DM642的混合高斯模型运动目标检测系统设计与实现

运动目标检测是智能视频监控技术的重要环节,精确的分割出运动目标是后续监控技术得以实现的重要基础。该文以强大运算能力的DM642为核心搭建了运动目标检测系统硬件平台,实现和优化了基于混合高斯模型的检测算法。实验表明,该系统能有效地检测出运动目标,实时性较高。     

运动目标在复杂背景中的检测

运动目标轮廓的有效提取,对于目标识别和跟踪是非常重要的,但是大量的背景景物增加了目标检测的难度。文中针对复杂背景下红外序列图像的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。首先,通过canny边缘检测算法,对输入图像进行边缘检测,然后把相邻两帧边缘图像进行场景对准,计算出相应的场景平移参数,根据这些参数,平移帧图像后做差分处理。在残差图像中,根据局部熵的图像分割法,对图像进行二值化处理,最终获得了比较完整的运动目标。实验表明,这种方法是有效的,且性能良好。     

基于单帧视觉差的运动幅度检测仿真

运动图像幅度准确检测是提高对人体运动目标图像远程识别和跟踪的基础。传统方法中对人体运动图像的幅度检测采用运动帧补偿的运动幅度检测方法,当图像处于快速运动状态出现单帧视觉误差时检测性能不好。提出一种基于单帧视觉差的运动幅度检测算法,并进行仿真实现。进行快速运动图像的视频帧图像采集与预处理,采用基于单帧视觉差分析的方法进行快速运动图像的幅度特征提取,通过电子稳像方法进行防抖动处理,得到运动图像的目标函数运动幅度特征点,构造人体运动的位姿表换微分方程,进行单帧运动图像全局运动估计,提高了对运动幅度的检测。仿真实验分析得出,该算法具有较好的快速运动幅度检测性能,对于运动剧烈的Foreman序列,系统性能提高了1~2 d B,对于运动缓慢的序列Claire,系统性能提高了2.5~5 d B,展示了算法的优越性。     

基于背景差分法和光流法的视频动态目标检测与跟踪

视频运动目标检测和跟踪技术是智能视频监控的关键技术。基于这两方面展开研究,提出了自适应场境的运动目标跟踪方法。系统由背景差分实现目标检测,由目标区域LK光流预测实现目标跟踪,并融合了＂运动＂背景局部更新来实现跟踪系统对环境的自适应性。最后用VC＋＋和OpenCV软件平台设计了监控系统的演示环境,在简单场景中实现了运动目标的检测和跟踪,初步验证了系统算法的可行性和可实现性。     

实时视频监控系统中一种快速运动目标检测算法

介绍了一种快速运动目标检测算法。该算法针对当前运动检测算法的不足,以背景消减和时域差分为基础,快速完成视频帧的背景提取、背景更新、运动目标检测,很好的满足了系统对时间的限制。结果表明,该方法是比较实用的,能满足实时视频监控系统的要求。     

基于OpenCV技术的视频车辆运动目标提取

本文使用Visual Studio 2008作为开发环境,并结合OpenCV提供的图像处理函数库,从开发者角度阐述了视频车辆运动目标提取的基本流程和实现方案。实验结果能够准确提取清晰的车辆轮廓图像,不仅为交通量统计提供可靠依据,也能提供公路的科学管理水平。