复杂背景下基于图像融合的运动目标轮廓提取算法

运动目标轮廓的有效提取对于目标识别、跟踪和行为的理解等后期的处理是非常重要的。受背景复杂性的影响,当背景灰度和运动目标的灰度相近时,提取的运动目标易产生空洞,某些部位无法完全恢复。根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测、轮廓提取方法。首先,对图像进行滤波处理,采用最大方差比阈值法消除了剩余部分噪声和背景,然后在三帧时间差分法基础上,利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓。实验结果验证了算法的稳健性和有效性。

基于图像融合的运动目标检测与跟踪方法研究

从运动背景中检测与跟踪运动目标是计算机视觉研究领域的热点,根据帧差法的基本原理,提出了一种针对复杂背景的运动目标检测方法。首先通过设定阈值滤除序列图像中的噪声,然后对三帧算法进行改进,即利用序列中多帧图像融合运动信息,并确定参考区域,通过对原图像进行回扫描,最终提取出完整的运动目标轮廓。最后采用一种运动物体跟踪算法,实现了运动物体和静止物体的识别,克服了以往算法中的误检和空洞问题,实验结果表明,该方法能够满足实时性的要求。