时空背景模型下结合多种纹理特征的烟雾检测

针对复杂场景的烟雾检测准确性低等问题,提出了一种基于多种纹理特征的烟雾检测算法。首先,为了提取出完整的烟雾前景区域,在背景建模时融合了视频像素点的时间和空间信息。然后,在研究和改进局部二值图特征的基础上,提出了3种新的具有高辨别力和鲁棒性的纹理特征,分别为梯度局部二值图特征、多量级局部二值图特征以及局部共生二值图特征。通过提取前景区域局部图像块的这3种纹理特征,利用支持向量机分类器进行分类。最终,通过对3种纹理特征的综合决策检测出准确的烟雾区域。在烟雾图像数据库的测试下,该算法的平均检测出率、误报率及错误率分别为0.978、0.014及0.016,与现有最优算法相比,性能分别提高了0.6%、0.97%、0.83%。大量视频实验结果表明,该算法对复杂场景适应性强,检测准确率高,对比现有视频烟雾检测算法检测率提高了2%~4%。

基于块背景建模的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中目标识别、目标跟踪和场景理解的前提.文中提出一种基于块的混合高斯背景建模方法,采用图像块的均值和块内方差作为块的特征对场景进行建模,并对前景块根据它的邻域块处理以得到更精确的目标区.新方法不仅考虑了像素在时间域上的分布信息,还利用了像素邻域间的信息消除虚警数,改善了传统混合高斯背景建模方法处理速度慢,对非平稳场景较为敏感的缺点.在不同场合下与多种建模方法比较的实验结果证明了该方法的有效性.