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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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《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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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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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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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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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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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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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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在对高速运动目标的多媒体视频采集中,因为风力、高速抖动等原因导致视频和图像采集模糊,稳定性差,需要进行对视频和图像等多媒体素材进行电子稳像处理,提高对图像目标的识别和检测能力。传统方法中采用块匹配方法构建电子稳像算法,因为运动帧补偿效果不好,稳像效果较差。提出一种基于运动帧补偿的多媒体块匹配电子稳像算法,进行GSM随机场建模和进行像素点关联传递迭代优化,将图像的前一帧作为参考帧对当前帧进行参数补偿,求得的全部帧图像对应的运动参数,实现对电子稳像算法改进。仿真实验表明,算法能保留图像中的特征的同时去除图像中含有的抖动,稳像处理性能较传统方法优越。改进方法在电子侦察、远程目标识别等领域具有优越的应用前景。 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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不规则单帧运动图像在目标成像与识别过程中会产生畸变和边缘动态失真,成像效果不好。提出一种基于RGB位平面分解的不规则单帧图像三维矫正技术,设计RGB位平面分解模型并对图像像素遍历机制进行改进,对单帧运动图像进行全局运动参数估计。把不规则的单帧运动图像纹理结构信息反映到灰度场空间中,得到图像全局运动空间单元三维姿态嵌入隐秘信息传导函数,实现对三维姿态矫正。实验结果表明,改进算法得到的姿态矫正偏移量比传统方法缩小,矫正精度较高,峰值信噪比提高,展示算法的优越性能,在运动图像融合和识别等领域具有很好的应用价值。 相似文献
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传统三维姿态矫正方法主要依据不同帧运动图像特征进行分析,由于非显著图像边缘容易同噪声混淆,导致不规则单帧运动图像特征受到噪声因素的干扰,图像特征质量降低,无法对运动图像三维姿态进行有效矫正,提出一种应用模糊核估计和仿射变换的三维姿态矫正方法,采用shock滤波器从不规则单帧运动图像中预测出显著图像边缘,对不规则单帧运动图像进行平滑处理,降低噪声的干扰,将显著图像边缘其当成全局图像三维姿态矫正的指导,针对不规则单帧运动图像的图像特征识别模糊问题,基于透视原理以及仿射变换原理,推导出不规则单帧运动图像三维姿态调整的策略,结合测定的运动图像旋转角度,对运动图像左右倾斜、水平旋转和垂直旋转的三维姿态进行调整,实现不规则单帧运动图像三维姿态的准确矫正。实验结果说明,在不同噪声的条件下,该算法可对运动图像的三维姿态进行准确的矫正,具有较强的抗噪性能。 相似文献