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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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本文研究了夜间校园视频的增强算法,采用帧亮度的补偿和融合算法。具体作法如下：(1)利用不同时间段白天帧与当前夜间帧背景亮度的比例,采取亮度参数调整的补偿方式对当前夜间视频背景进行补偿;(2)提出一种基于运动物体移动区域融合和差分的算法,对视频中的运动物体进行增强。本文基于亮度融合补偿的算法,较原始校园夜间视频,亮度、对比度和熵都得到了增强。 相似文献
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对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。 相似文献
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在城市筑群空间分布模式中,需要对建筑区的三维影像特征进行数据提取,用遥感影像中包含的光谱特征和纹理特征,实现对建筑物的特征融合检测。传统方法采用高亮线条和阴影区域融合的方法实现对建筑区的三维影像数据提取,当图像本身受斑点噪声影响较大和光程较远的情况下,影像数据提取效果不好。提出一种基于形状特征与纹理分区相融合的建筑区三维影像数据提取方法,采用骨架线模式和三角网模式构建建筑物的三维纹理模型,设计基于纹理分区的建筑区三维影像图像分割算法。在三角网纹理分区结构模型的基础上,通过相互近似正交的直线模式建立建筑群直线模式的方向关系图,实现对建筑区的三维影像数据提取。仿真实验表明,采用该模型对建筑区的三维影像数据提取,影像分割准确,能准确有效提取影像局部区域的亮度特征,受斑点噪声影响较大和光程的影响较小,对建筑区图像特征的检测正确率较高。 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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针对传统视频图像解码算法进行解码运算时,存在解码后视频图像失真率高、解码效率低的问题,提出基于边缘提取的会议视频图像快速解码算法.该算法采用边缘提取方法预处理会议视频图像,以获得会议视频图像的边缘掩膜,根据边缘掩膜对会议视频图像进行平滑处理.通过自适应抽帧方法增大视频图像中的序列场景,抽取未发生跳变的图像帧数.采用双向运动补偿插帧方法填充运动矢量,完成会议视频图像的快速解码.实验结果表明,所提出的基于边缘提取的会议视频图像快速解码算法,边缘提取误差低、解码失真率低、解码效率高,具有较高的实际应用价值. 相似文献
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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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提出了一种基于光场渲染的动态3D目标重构的方法.目前基于图像建模的方法对于复杂场景难以建模,而基于图像渲染的方法因数据量大不利于动态场景的实时渲染.因此采用了模型和图像相结合的方法,从多视点视频图像中重建动态3D模型,采用光场映射算法对重建的3D模型进行光场采样,然后对样本分解压缩.实验结果表明,在保证真实感的同时,减少了数据量,并可实现动态3D目标的重构. 相似文献
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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。 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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动态场景曝光图像较为模糊,混淆复杂,对动态场景混淆去除是实现基于动态场景图像识别的运动目标检测的关键。针对传统方法中模糊混淆点配准不精,去混性能不好的问题,提出一种采用加速鲁棒特征匹配的模糊动态场景混淆去除算法,设计图像序列块曝光生成模型和边缘检测算法,抑制运动场景混淆图像边缘凹点灰度特征和混淆干扰,设计并行处理的分块检测方案提高处理速度,采用加速鲁棒特征匹配方法实现混淆去除。实验结果表明,采用该算法进行模糊动态场景图像的混淆去除处理,特征匹配精度高,去除混淆效果较好,在色彩自然效果保持和实时性方面优越传统方法,在基于图像处理的快速运动目标识别和动态场景恢复等领域具有很好的应用前景。 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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研究图像冶金腐蚀区域准确分割的方法。在冶金腐蚀区域分割的过程中,利用传统方法进行分割处理,由于腐蚀区域边缘不规则,造成无法准确获取腐蚀区域的缺陷,影响了冶金腐蚀区域分割的准确性。为此,提出了一种基于图像的冶金腐蚀区域分割算法。采集冶金图像,并对其进行初始化处理,去除图像中的噪声,提高图像质量。对图像像素进行增强处理,提高图像的对比度。利用线性分析方法,对图像中的冶金腐蚀区域进行分割处理。实验结果表明,利用这种算法进行冶金腐蚀区域分割,能够有效提高分割的准确率,取得了令人满意的效果。 相似文献
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在虚拟手术系统模型中,特别是脑外科手术中,由于背景图像色彩的非规则性和非均匀性,导致对脑部损伤区域的手术入刀切割点的定位不准,影响手术精度和效果。传统方法采用损伤区域差异特征信息提取方法实现入刀点定位,对脑部特征二维灰度图片缺陷边界的定位效果不佳。提出一种基于背景差分法的虚拟手术损伤区入刀点定位算法,构建了虚拟手术的总体结构模型,将背景图像和人体软组织目标图像划分为多个子块,基于直方图选择阈值对差分图像序列进行二值化,得到高斯虚拟人体器官解析模型。设计医学图像分割算法,采用背景差分技术确定手术器械与软组织发生碰撞的激励因子,快速获取碰撞点,实现对虚拟手术入刀点的准确定位。实验结果表明,采用该算法实现虚拟手术系统设计和图像重构,对手术过程中器官损伤区域切割入刀点定位准确,性能优越,视景效果较好,计算时间缩短,精度提高。 相似文献