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《嘉应学院学报》2017,(8):37-40
鉴于传统的帧差法检测准确率不高,而且在光照变化、噪声干扰时鲁棒性不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法是将混合高斯模型与改进的五帧差分算法相结合:首先改进五帧差分是将当前帧与前2帧、后2帧进行差分二值运算,然后将4个差分的结果轮廓填充,最后进行先"与"再"或"运算;通过将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的五帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"操作,最后再通过形态学处理检测出运动目标.从实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类的算法相比具有更高的鲁棒性和准确率. 相似文献
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利用γ射线获取铸件内部气泡缺陷,结合图像处理缺陷检测技术提取获取的工件气泡缺陷。首先将图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,有利于图像二值化处理。由于二值化图像还有一些噪声点,简单的模糊处理并不能产生很好的效果,因此对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,可基本解决图像噪声问题,然后对得到的图像进行轮廓提取和筛选,最终提取出轮廓缺陷。经测试发现,该算法对工件缺陷提取具有很好的效果,能够准确检测出型腔类铸件内部气泡缺陷。 相似文献
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为了能够准确、快速地跟踪运动目标,提出了改进帧间差分与局部Camshift相结合的目标跟踪算法。针对传统帧间差分法在运动目标提取过程中容易产生“空洞”的现象,并且对噪声敏感的问题,提出了三帧差分的运动目标检测算法。首先,利用三帧差分法,将相邻的三帧图像作为一组进行再差分,从而检测出中间帧运动目标的形状轮廓,然后将该区域作为运动目标的模板区域,并将该区域进行适当扩充,最后采用局部Camshift算法进行目标跟踪。实验结果表明,改进的帧间差分可以有效地弥补“空洞”现象,对噪声也起到了一定的抑制作用。同时,该方法克服了传统Camshift算法需要人为选择跟踪区域和容易发散的缺点,达到了预期的目标检测和跟踪效果。 相似文献
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张淑军 《湖南科技学院学报》2015,(5)
针对视频监控系统,论文提出了一种基于自适应阈值的运动目标检测方法。通过帧间差分与背景差分相结合来检测运动目标。差分图像二值化时,利用自适应阈值算法来得到最佳阈值。实验结果表明该方法具有很好的实时性、有效性和鲁棒性。 相似文献
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在视频序列图像中,视频图像分割的主要目的是要在视频序列中分割出运动实体,背景差法能够在实时性要求很高的情况下从一段视频中将当前帧图像跟背景图像作差,然后提取出运动目标,而对差图像进行二值化是关键,自适应阈值方法通过对差图像的直方图进行分析寻找直方图上的一个点,该点到直方图最高点与最低点之间的线段的距离最大,为求该点,本文提出了一种快速算法,以该点对应的灰度值作为阈值,这样运动目标就能够被精确地提取出来. 相似文献
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针对传统基于HOG特征与AdaBoost算法分类器在目标检测中存在检测速度慢、误差率大的问题,提出一种基于改进帧差法与AdaBoost算法相结合的动态行人检测方法。帧差法是运动目标检测的一种算法,能够将运动中的区域很好地显示出来。改进的帧差法不再单一使用一个阈值,而是利用多个阈值,以更好地分割出检测行人,再通过分类器进行多尺度检测来确定目标。该方法减少了传统HOG特征的检测时间,能够更快地找出感兴趣区域,并提高检测速度和误差率。 相似文献
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倪鹏 《吉林广播电视大学学报》2008,(4):94-95
用于数字视频监控系统中运动物体检测的算法是一种基于三帧差分法的对称差分运动目标检测算法。实验表明,这种算法对于光照、背景内容的变化不敏感。该算法能够有效地检测出图像中的运动物体。 相似文献
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连续采集多帧视频图像,利用帧间滤波法建立背景图像,并通过改进背景差分算法尽可能地提取完整的目标轮廓,并用链表法表示轮廓特征。提取目标轮廓的HOG特征,通过SVM分类器进行分类,研究分析不同的人体异常行为。该方法可以有效识别出快速移动、弯腰行走、跌倒、跳跃、长时间停留等异常行为。 相似文献
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为实现多场景下快速便捷的身份证号码提取,提出一种基于移动端的身份证号码识别算法。该算法利用搭载Android操作系统的移动设备,进行身份证号码区域定位和提取;首先利用身份证特殊的颜色分布,选取合适的通道分量;再通过图像阈值分割、噪声处理以及形态学处理,将身份证号码图像二值化;同时针对拍摄过程中可能出现的图像倾斜情况,通过图像旋转和投影法进行水平矫正;然后通过投影法将单个字符提取出来;最后使用卷积神经网络进行图像识别。通过MIX手机测试表明,单次身份证号码图像识别时间约为156ms,准确率约为99.1%,能够满足鲁棒性和实时性要求。 相似文献
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针对俯视的行人,提出一种基于俯视行人特征、矩形分块特征、颜色均匀特征等多特征融合的行人检测和跟踪方法。该方法主要由4个部分组成：运动检测、目标识别、目标跟踪建模、目标跟踪。系统在整张图像上用检测窗遍历扫描的方式检测是否含有人头目标,每次移动都是在原图像的一个采样,将所有候选目标都依次检测,保留目标图像;同时,对检测到的目标重新建模以便后续跟踪;最终利用MeanShift算法跟踪检测到的目标。实验表明：该算法精度高、速度快,能有效避免漏检、误检等情况,可以很好地适应复杂场景下的行人检测 相似文献
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在缺陷检测过程中,由于光照角度和亮度等因素导致采集的图像亮度较小,对比度不明显,使用一般相机采集某些材料表面图像时不能取得较好的效果。工业相机成像质量通常高于普通相机,因此利用Basler工业相机获取丝绸材料表面缺陷,基于图像处理缺陷检测技术提取丝绸表面缺陷图像。首先对图像进行灰度转换,得到单通道灰度图像,以便进行图像二值化处理。由于二值化图像有噪声点,用简单的模糊处理无法有效消除,需对图像进行开运算。将图像腐蚀后再进行膨胀,基本上可解决图像噪声问题,根据最后提取的图像轮廓进行筛选,提取出轮廓缺陷。经过检测发现,该算法对工业工件表面缺陷提取更准确,效果更好,可高效检测丝绸表面缺陷,提高生产效率。 相似文献
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在帧差法和背景差分法的基础上引入了边缘检测以及形态学处理,提出了一种将基于边缘检测的帧差法与背景差分法相结合的算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,该算法计算简单,有效地弥补了背景差分法与帧差法的不足,在场景发生局部亮暗变化的情况下能够取得较好的检测效果. 相似文献
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文本二值化是光学字符识别的关键技术,但在光照不均的情况下,采用传统全局阈值二值化在图像过亮或暗区域情况下会造成大量文字信息丢失,因此通常采用局部阈值二值化方法。Niblack二值化是一种经典的局部阈值法,能够提取全部文字信息,缺点是存在大量伪影,且运算效率低,但优点是方法简单,易于实现。针对Niblack算法存在的问题,提出一种基于邻域信息的Niblack算法。该算法结合像素点空间八邻域灰度信息,能自适应调整阈值,逐点进行二值化处理,从而基本消除了伪影,并使用积分图法使运算时间从30s降低到3s,同时运用形态学腐蚀操作对笔画进行增强。实验结果表明,与传统Niblack、Sauvola等算法相比,在光照不均条件下,该方法图像噪声少、速度快,笔画更清晰,且更易于识别。 相似文献
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针对舰船边缘信息检测实时性差、检测效果不佳等问题,通过选取适用于舰船边缘检测的数学形态运算与最大类间方差二值法的方法,并结合 FPGA并行处理能力,构建舰船边缘检测硬件平台。在该硬件平台上,采用FPGA对舰船目标相关算法进行硬件实现。从舰船图像处理结果分析可知,采用传统CPU进行算法处理需要约120ms,采用FPGA实现仅需21.2ms,采用FPGA加速后处理速度提高5倍以上,完全可满足实时性要求,因此该方法具有良好的应用前景。 相似文献
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《淮北师范大学学报》2017,(2):64-68
为克服帧间差分法只适合于帧像素变化较大的视频检测及背景消减法只适合于固定背景模型的视频检测的缺点,提出一种新的基于帧间差分与背景消减的视频摘要算法,这种算法首先对前后两帧的帧图像像素进行检测,若无显著运动对象,则继续进行背景模型对比检测.实验结果表明,该算法能够快速、精准地对运动显著及不显著的视频进行摘要提取,浓缩事件精华,较高地还原视频关键信息内容. 相似文献