灰度图像序列中运动目标的提取方法

为了从灰度图像序列中精确提取出运动目标 ,提出了一种从灰度图像序列中提取运动目标的算法———平滑模板对准相乘法。该方法能很好跟踪和识别图像序列中的运动目标 ,并准确地将其提取出来。试验证明 ,该算法提取出的运动目标失真度小 ,误检率低 。

灰度图像序列中运动目标提取方法的研究

随着人们对运动图像研究的深入,运动检测及提取算法的研究也在不断的发展。该文给出了一种从灰度图像序列中提取运动目标的算法——模板对准相乘法。实验证明,该种算法提取出的运动目标失真度小,误检率低,性能比常用的差值法和符号判别法要明显地优越。

灰度序列图像中基于纹理特征的移动阴影检测

实施移动目标检测时,由于移动阴影与运动目标具有相似的运动特性,常严重影响检测结果。本文假设视频序列中当前图像的阴影区域与对应的背景部分有相同的纹理特征,提出一种新的基于纹理特征的移动阴影检测方法。为了实现纹理特征的表达,在阴影检测过程中提出了几种纹理相似度测量方法,并通过计算当前图像与背景图像的纹理相似度值来区分当前图像中阴影区域和前景目标。另外,基于Ostu算法(大津算法)提出了一种自适应的阴影分割方法,并分别对室内和室外环境下采集的视频进行了阴影检测。定性和定量分析表明,在具有显著纹理结构的视频序列下,所提出的方法对于阴影检测有很好的效果,而对于图像模糊并伴有噪声的图像检测精度会有所降低。

灰度序列图像中结合互相关法与梯度特征的阴影去除算法

在视频监控场景下的目标检测中,运动的阴影会对所检测目标的准确性造成不利影响.为了去除运动阴影的干扰,提出了一种结合灰度比值的四方向梯度与归一化互相关(NCC)特征的阴影去除算法.首先在灰度序列图像中计算前景与其对应背景灰度的比值;其次根据阴影区域的相邻像素灰度比值变化改变很小,通过计算灰度比值的四方向梯度均值来判断阴影并加以去除;最后为了避免运动目标被误去除,考虑到运动目标与背景的相关性差异远远大于阴影与背景之间的相关性差异,结合归一化互相关特征来保留目标,以确保运动目标的完整性.定性和定量的实验结果分析表明,该算法在阴影去除率和保持目标完整性方面优于其他阴影去除算法.

垂直上升管油气水三相流视频图像灰度波动信号的混沌特性分析

以35号润滑油,空气和自来水为试验介质,应用高速摄像机对垂直上升管内的油气水三相流的6种典型流型进行了动态图像的拍摄。提取每一帧图像的灰度均值组成时间序列,对其进行混沌特性分析,主要对互信息法,自相关法,平均位移法以及(去偏)自相关法4种求延迟的方法进行了对比,同时结合功率谱、混沌关联维与HURST指数对油气水三相流的流型形成机理进行了分析。试验结果表明:垂直上升管中油气水三相流的动态图像灰度波动信号具有混沌特征,能够对三相流几种典型流型进行很好的表征。