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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。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对视频帧中运动目标提取是计算机视觉研究的重点课题,对视频帧色差突变图像的背景检测常受到背景色差干扰,目标检测性能不好。提出一种基于视频序列的双背景建模的视频帧色差突变图像的背景检测和参量提取算法,背景建模加入了光照突变处理机制,进行色差补偿。计算视频帧差背景内的突变信息感知概率和统计概率,对视频图像进行滑动平均建模,采用模极大值法进行边缘检测,得到基于灰度方差的视频帧色差稳定性检测的判别函数。将当前帧与背景帧相减,建立滑动平均背景模型,提取其背景差异性特征参量。仿真结果表明,该算法的检测性能较好,当背景发生变化时,如光照突变、人群数目突然增大时,具有较好的背景检测性能,处理光照突变方面的图像平滑性较好。 相似文献
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无人机技术发展愈发成熟,具备高机动性及视角范围广等特点,在民用领域得到广泛应用,尤其是用于交通监控等。在续航里程约束条件下,提出以视频交通监控平台为基础运用无人机高像素监控高速公路实现智能化管理。利用以特征为基础的视频稳像方法及光流法相结合方法对运动目标车辆检测。采用视频稳像方法对参考帧及匹配帧间的特征点进行获取,经过特征点匹配过程找出参考帧和匹配帧间转换关系,将动态目标变化为静态目标检测问题;利用光流法对运动车辆实行检测,实现在不同背景及不同分辨率条件下有效识别出运动车辆的目的。基于视频交通监控平台,将图像质量测评引进无人机视频监控模式中,依据图像质量及缓冲区实际条件,实时调整图像编码帧率和分辨率,确保输出图像质量及视频流稳定性。实验证明,运用低空无人机监控平台可实现高速公路远程管理目标。 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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现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景,针对智能视频监控中的运动目标的检测,提出了帧间差分法重建背景图像,背景差分法分离背景像素点与运动目标点,自适应背景更新方法应用背景的定时自动更新,有效的分离了运动目标和背景图像。该方法不仅能够减小运动目标的检测误差,而且提高系统运行速度,实现复杂环境下的运动目标检测。 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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运动目标检测是动态图像处理中的一个重要研究方向,本文介绍了一种基于帧间差分的运动目标方法,该方法根据不同帧图像之间的差别来识别运动目标。实验证明,该方法能非常有效地提取动态图像中的运动目标。 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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针对智能交通系统中非车辆停泊区的监控问题，设计出一套基于嵌入式的图像处理系统，并运用背景差分法等方法基本上能够对禁止停车的区域自动监控并能够自动提取有效信息进行处理。系统采用Intel公司的嵌入式XScale微架构处理器和一些嵌入式的外围芯片，具有操作简单、价格低廉等特点。 相似文献
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基于混合高斯背景模型的目标检测方法对场景的动态变化具有较强的鲁棒性,其基本思想为:定义每个像素点的分布模型为由多个单高斯模型组成的集合,根据每一个新的像素值更新模型参数,按照一定的准则判断哪些像素点为背景点,哪些为前景点,从而实现对运动目标的检测。 相似文献
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谐波雷达的特点是能够从杂波背景中根据目标辐射非线性的特性来探测有效目标。由于受到谐波雷达目标截面积较小的影响,谐波雷达探测距离较近。文章主要分析了谐波雷达的作用原理,设计了一种可以区别探测目标是否具有金属结或者PN结的谐波雷达接收系统,并对其系统组成部分进行了仿真及分析。 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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针对道路交通车辆检测问题,提出了一种利用边缘特征与垂直投影结合的运动车辆阴影消除方法。先用混合高斯背景模型提取出背景,利用背景差检测出运动车辆区域,再用区域填充去掉目标区域的噪声,最后利用边缘特征与垂直投影结合,消除阴影。 相似文献
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为了提高人脸检测的速度及鲁棒性,提出了一种基于级联分类器和期望最大、主成分分析（ＥＭ ＰＣＡ）的人脸检测方法．该方法在训练阶段利用不同分辨率的训练样本来训练２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器,再利用ＥＭ ＰＣＡ提取特征来训练非线性支持向量机（ＳＶＭ）;在检测阶段,首先通过２个ｆｉｓｈｅｒ线性分类器快速过滤掉大量的背景区域,再利用非线性支持向量机对余下的候选区域进行进一步验证,以确认是否为人脸．实验结果证明了该方法的有效性和正确性． 相似文献