静态背景下的运动目标检测算法

运动目标检测是计算机视觉研究的重要组成部分。为了改进传统运动目标检测算法存在空洞、阴影和虚假边缘现象,提出一种静态背景下基于五帧差分与背景边缘差分相结合的运动目标检测算法。该算法首先利用优化的Canny边缘检测算法快速简单地构建稳定的背景边缘模型,同时利用背景边缘检测差确定运动目标边缘;之后与五帧差分法检测的结果相累加;最后通过同化填充和后期相关处理提取完整、准确的运动目标区域。实验结果表明,该算法准确率高,连通性好,能满足实时性检测的要求。

图像融合的运动目标检测算法研究

为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象,提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型,通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算,再与五帧差分法相融合,通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明,该算法快速、准确,能满足实时性检测的要求。

一种改进的适用复杂场景的运动目标检测算法

针对传统运动目标检测算法中存在的"拖影"、光变干扰、阴影等问题,提出了一种改进的更具鲁棒性的检测算法。基于背景边缘检测差并通过两次结合帧间差分法以及颜色偏差用以消除噪声和减低运动目标边缘断裂现象,从而获取运动目标的完整轮廓,同时采用双向模板填充算法进行运动目标的分割,最后通过数学形态学滤波和连通域分析来进一步去除噪声和填补空洞,获得完整理想的运动目标区域。实验结果证明,相对于传统的帧差与背景差分检测算法,能够有效地克服阴影和光扰所产生的噪声问题,可以在复杂背景下准确地检测分割出运动目标,并满足实时性要求。