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本文采用了一种运动目标存在情况下的背景重建算法,能较好地抑制外界环境变化带来的影响。该运动目标检测算法通过一定数量帧的学习、统计,找到各坐标点像素灰度等级的分割阈值。在对当前帧图像进行背景差分后,分割出运动目标区域。若存在运动目标,则根据串行边界跟踪算法获得运动目标轮廓。获得边界后,模型将绘制方框显示运动物体,并发出警报。该运动目标检测模型用VisualC＋＋给予实现。 相似文献
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针对场景照明变化、模型初始化以及阴影等问题, 提出了一种用于视频监视系统运动物体检测的统计多模态背景模型. 通过相隔固定的帧差值阈值化得到背景样本值, 并采用高斯核密度估计方法计算背景灰度的概率密度函数. 利用像素的邻域信息来去除由于摄像机抖动和场景小运动产生的噪声. HMMD色彩信息用来检测和抑制运动投射阴影. 实验结果验证了算法在交通监控前景物体分割中的有效性. 相似文献
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李琼 《三门峡职业技术学院学报》2013,(2):115-118
提出了一种基于行颜色梯度分析的视频字幕区提取算法。该算法首先计算视频图像帧中每一行的颜色梯度偏差以检测可能包含文本像素的行区间．然后扩展毗邻行中可能包含文本的像素区间形成一个可能包含文本字符串的二维像素区块,接着根据文本区块和图像背景间的几何性质的差异确定包含文本的二维文本像素区块。最后,利用从电视节目中采集的新闻视频和网络下栽的图像对算法进行了试验验证。 相似文献
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高效视讯编码（HEVC）是新一代编码标准,在编码效率上有明显优势。监控视频结构特点是背景几乎不变,HEVC并没有考虑这种情况。使用动态背景模型（DBM）生成动态背景帧,作为HEVC帧间预测的参考帧,可以提高视频压缩效率。然而,运动缓慢的前景区域有时会被认为是背景区域,为此提出多层差值（MDM）算法,根据多层像素块差值更新背景,提高背景帧的质量。实验结果表明,与高效视讯编码测试模型HM14.0相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,采用该算法压缩效率平均提高了2%,最高提高了5.2%。 相似文献
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常用的几种背景提取算法在车流量较大的情况下提取的背景效果较差。在某些目标检测区域较少的场景中,若将所有像素进行检测,会浪费许多时间。针对这些问题,提出一种新的背景提取算法。先将视频帧进行分割,再对分割出的检测带依次进行车辆存在检测,最终自动选取视频中没有车辆的车道块并将其拼接成完整背景帧,最后利用Lab空间色度与亮度相互独立的特性提取目标。该算法能够充分提取前景图像,不会丢失车辆目标。相比传统算法,该算法准确性较高。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2015,(8):35-38
本文阐述了在视频场景中进行运动物体检测的基本流程.介绍了视频目标跟踪的基本算法及其研究进展,包括基于帧差的方法、基于背景模型的方法、基于光流的方法、基于上下文的方法,文章分析了它们的优缺点. 相似文献
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《淮北师范大学学报》2015,(4)
针对Vi Be算法在使用含有运动物体的帧进行建模,在检测阶段容易引入Ghost区域以及在高动态背景下不能较好地检测运动目标的问题,使用块区域进行建模对Vi Be算法进行了改进.算法把每一帧图像分成若干不重叠的块,对每个块进行离散余弦变换,取变换后块的直流分量建立背景样本集.从第二帧开始,用当前帧中每个块直流分量与对应的背景样本集进行比较,得出该块应该归为背景还是前景,进而检测出运动目标,并用该块更新样本集中与该块最不相似的样本.结果表明,给出的算法可以快速地去掉Ghost区域以及在高动态背景下算法仍能较准确地检测出运动物体. 相似文献
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针对视频中的运动目标离摄像头较近时由于形状的变化而导致目标边界测定不准确的问题,在帧间差分法的基础上,提出了一个求精运动目标边界的算法。先用得到边界值计算目标中心点,再对视频中的运动目标进行运动距离和速度的检测,并在Matlab中进行仿真。实验结果表明,该算法对帧差法的结果进行求精后,得到的运动目标的状态值更接近于实际情况,改进的算法更适合于视频中运动目标形状变化较大的情况下进行运动目标状态的检测。 相似文献