一种基于背景配准的光流场算法

研究了在摄像机动态的条件下,前后两帧图像间移动距离对光流法计算精度的影响。光流算法计算精度随着帧间中心位置偏移距离的增大而降低。针对此特点,提出了一种基于背景配准的光流计算方法。该方法使用背景配准计算帧间的近似偏移量,并以此近似偏移量为基础,进一步计算细节部分的相对偏移量。这种处理策略有助于为光流算法提供理想的工作区间并提高其计算精度;近似偏移量与细节光流场相叠加以合成最终的光流场。实验表明具有背景配准步骤的光流检测法较其他传统的光流算法相比,在精度方面具有较为明显的优越性。

基于区域生长和背景配准的低信噪比红外目标检测算法

为了进一步提高复杂背景下低信噪比红外运动目标的检测性能,提出了一种基于区域生长和背景配准的低信噪比红外运动目标检测算法。该算法首先利用局部对比度找出几个种子点;然后根据种子点进行区域生长,统计生长出目标的相关特征;接着采用多帧关联的方法,挑选出候选目标;最后采用背景配准的方法,剔除虚假目标,降低虚警概率。采用大量实验数据进行仿真验证,仿真结果表明,相对于传统算法,本文算法对低信噪比红外运动目标具有较高的检测概率,较低的虚警概率。

一种基于背景运动特性分析的背景配准算法

为了解决复杂背景下基于背景运动补偿的目标检测算法无法精确提取背景运动特征块的问题,该文提出了一种基于背景运动特性分析的背景配准算法。采用Harrir-Affine焦点算法提取仿射不变特征点,通过Lucas-Kande光流法估算特征区域光流矢量,通过特征区域光流主方向相似度度量对特征区域聚类实现背景特征区域的精确提取。实验结果表明:该算法能够精确提取出背景运动特征块,与传统的基于背景配准的目标检测算法进行比较,采用本文算法的目标检测其有效性提高了1.1倍。

基于背景配准的矿井危险区域视频目标检测算法

针对矿井危险区域视频监控视场背景复杂,难以实现视频目标精确提取的问题,提出了一种基于背景配准的视频目标检测算法。该算法实现步骤:提取SIFT特征点,计算特征点区域H-S光流矢量;通过区域运动特性分析提取出背景运动区域,对背景运动区域特征点做帧间匹配;计算仿射参数,配准差分后提取出精确的目标区域。实验结果表明,该算法能够去除前景目标特征点对背景配准的影响,可获得较为精确的目标区域。

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法 .该方法可分为两个过程 :先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准 ;其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集 ,根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数 ,完成运动目标的配准 .对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明 :该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性 .

图象动目标检测

提出一种用连续运动的三帧图像递推处理方法,检测出当前帧运动目标.处理前用特征向量相关背景配准算法对图像进行背景配准.还提出了一种快速去噪声并同时提取目标轮廓的算法.采用高速数字信号处理器TMS320C25研制的图像动目标检测装置,可实时对128×128的图像进行动目标检测处理。

基于运动图像序列的啤酒瓶凸性字符快速提取方法

运用基于动态图像序列的运动目标跟踪技术, 结合图像边缘提取理论中的检测算子模板, 提出了一种快速提取啤酒瓶凸性字符的方法: 首先采用单个面阵CCD得到啤酒瓶字符的运动图像序列, 然后利用背景在运动图像序列中的镜头突变性和出现的必然性, 检测视频流中的背景帧, 最后采用基于边缘检测的背景配准方法, 得到运动图像和校正背景图像的差分图像, 恢复出真正的运动物体 (字符). 实验结果表明, 该方法比现有的字符图像提取方法具有更好的抗噪性和实用性, 加快了字符提取的速度, 满足了在线检测的要求.

一种有效的运动目标辨别方法

提出了一种利用图像序列中两帧相邻图像从分割所得二值图像的各个候选目标块中确定真实目标的有效算法．背景配准后，可获得背景噪声分布的直方图，同时获得具有对应关系的候选目标块间的噪声分布直方图，通过比较它们与背景噪声分布直方图之间的差异性，即可准确地辨别出真实目标．通过对实际图像序列进行实验，证实了本方法的有效性．

基于复合传感器的运动目标检测

针对移动摄像机进行大视角运动目标检测,在帧差法基础上,提出了一种适用且实时性好的检测方法,使其适用于动态背景下的动态目标检测。摄像机与惯性传感器结合拍摄,利用惯性传感器采集的惯性数据得到摄像机的全局运动参数,从而获得摄像机拍摄各帧图像的相对位置关系,进行图像背景配准补偿,得到校正后的图像,再根据帧差法检测出运动目标。实验表明,改进帧差法运算速度快,可以实现传统帧差法解决不了的动态背景下的目标。