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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. 相似文献
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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。 相似文献
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视频或图像序列中的运动目标检测与跟踪已成为计算机视觉领域研究的重要方向之一。本文实现了视频序列中的运动目标检测,使用了背景差法和帧间差分法检测到运动目标并进行了优化。Kalman滤波器是一种在时域内采用递归滤波的方法对系统状态进行最小均方误差估计的方法,本文提出利用Kalman滤波器实现运动目标跟踪中的形心跟踪的方法,可以准确预测到运动目标的一下个状态,得到良好的跟踪效果。 相似文献
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基于视频监控的运动车辆检测在当代交通监控领域具有重要意义,在智能交通、数字化城市等方面均有广阔的应用前景,同时运动车辆的跟踪检测也是实现准确采集和检测的难题和关键。本文针对视频图像存在噪声的问题,采用中值滤波的去噪方法,取得了明显的效果。针对运动车辆检测问题,采用改进的背景差分法检测运动区域。实验结果表明,在背景不是特别复杂的情况下,本文的方法可以用更少帧获取更好的效果,提高了系统的实时性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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在动态变化背景下,实际视频图像运动检测受到光线很大的影响。本文把帧差绝对值法改进成三帧差法,并提出基于三帧差法和背景减除法相结合的运动目标检测和自适应背景更新方法——动态三帧差法。它采用了动态更新策略,能够在正确获得运动目标区域的同时有效地抑制背景渐变的干扰。通过动态背景下检测运动飞机的实验结果,证明该系统性能稳定,检测效果较好,满足实时系统的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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本文主要讨论分析了目前常见的几种检测运动目标的技术的特点与不足,提出了一种基于颜色和纹理特征的运动目标检测法,此方法结合图像颜色的地区性影像结构,可正确地区分背景的图像与运动目标。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出利用颜色信息进行运动目标检测和分割的算法。首先采用色相和亮度两个彩色分量加强图像中的颜色差异,使用OTSU算法对图像进行阈值分割,同时结合RGB颜色空间启发式肤色聚类,确定运动目标所在的连通区域,从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中,以数学形态学方法进行自适应运动区域预测,运用改进的OTSU算法,提高了分割速度。实验表明,本方法有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题,提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理,利用色相和亮度两个分量加强颜色差异,然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割。结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域,最终完成首帧运动目标的自动检测。有效地克服了复杂背景变化的影响,能够快速实现跳水运动目标的分割,且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献