一种运动目标阴影轮廓的两步检测算法
运动目标检测与跟踪

背景差方法
背景差分法假定背景是静止不 变的,因此背景不随帧数而变。
相减
二值化
后处理
结果
背景估计法
• 背景估计法适用于背景静止情况下的视频分割,其主要基 于以下两个假设:
假设1:在背景静止的情况下,若外界光照条件不变,且在不考虑噪 声的情况下,视频序列图像中的背景保持不变。 假设2:在目标可视的情况下,目标与背景的灰度之间存在着一定的 对比度。 • 根据假设1,在静态场景的条件下视频序列图像中不包含目标的完整 背景在每一帧都相同,由于运动目标会遮挡住一部分背景,所以每一 帧中的背景并不等于完整背景,关键技术就是根据一定的准则从连续 k帧图像中估计出该视频序列图像的完整背景。
根据假设2,运动目标与背景之间的灰度存在着一定的对比度,因此 在不考虑噪声的情况下,在差分图像中属于背景区域的像素的灰度值 为零,从而检测出了运动目标。
运动目标检测方法存在的实际应 用上的困难
1
运动阴影的 干扰
2
动态背景的 影响
3
场景光照的 变化
运动阴影的干扰
• 原因:由于阴影和目标都与背景的差别很大,并 且二者常有着相同的运动,阴影常被错划为运动 目标。
Contents
1
现状和应用
2
目标检测的相关技术
3
目标跟踪的常用方法
4
结语
现状
• 运动目标检测与跟踪是在基于动态图像分析的基 础上结合图像模式识别和图像跟踪方法对图像序 列中的目标进行检测—识别—跟踪的过程,它是 图像处理与计算机视觉领域中的一个非常活跃的 分支,在最近二十几年间,随着计算机技术、 CLSI技术与高分辨率传感技术,图像处理技术的 迅速更新,它在国名经济和军事领域的许多方面 有着广泛的应用。
运动目标检测方法

运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务,旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法:
1. 基于背景差分的方法:该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型(GMM)法等。
2. 基于光流的方法:光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场,并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法:该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法:近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN),来学习图像或视频中的运动目标特征,并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法:运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术,实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域,选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
运动目标检测方法概述

运动目标检测方法概述摘要:随着社会的发展,人们获取的信息途径越来越多,单纯的依靠人类的五官已不能及时的将我们获取的海量信息进行甄别和判断,因此计算机技术基础上发展的图像处理技术为我们生活、工作中的信息处理提供了很大的帮助,其在社会中的作用也越来越凸显。
其中,运动目标检测技术是整个图像处理技术的基础性环节,直接关系到后续信息处理的成败。
本文主要介绍了目标检测的常用算法的原理以及它们的优缺点,并对其中的帧间差分法和背景减除法进行了仿真实验,以验证其优缺点。
关键词:运动目标检测算法;帧间差分法;背景减除法中图分类号:tp391 文献标识码:a 文章编号:1007-9599 (2012)23-0000-031 引言运动目标检测技术是图像处理技术中的关键基础技术[1],利用运动目标检测技术可以对视频图像中感兴趣的目标进行实时地检测、识别、提示报警,是进一步视频图像处理的重要依据。
运动目标检测技术已经广泛应用于智能视频监控、犯罪预防、智能分辨、自动制导等安防、军事领域[2]。
运动目标检测是将运动目标从视频序列图像背景中分离出来。
各类实际应用需求的不断增多,大大地推动了运动目标检测技术的发展,产生了许多成熟的目标检测算法。
一般我们会把运动目标检测区分为动态环境下和静态环境下,由于动态环境处理较为复杂,所以本文主要介绍静态环境下的目标检测算法。
2 运动目标检测常见方法静态环境下的运动目标检测是指将视频序列中的图像分割为背景图像和前景图像[1],提取其中存在变化的区域为前景图像,即运动目标或称感兴趣区域,而没有发生变化的区域为背景图像。
能否准确地检测出监控场景中的运动目标直接影响了后续目标跟踪和行为分析等效果的好坏,因为目标检测提取出来的像素是后续处理分析的主要对象,是分析与处理的基础。
虽然,在视频监控场景中,监控环境情况十分复杂,但每个运动图像都具有独特的可供计算机识别的特点,计算机利用这些特点就可以将前景图像检测出来。
视频监控系统中一种运动目标的检测方法

运动 目标的检测是指从 序列 图像 中将运动 目标从背 究在背景静止情 况下 的目标检测。
景 图像 中分割出来 。运动 目标 的检测 和跟踪是计 算机视 觉研究的主要问题之一 , 它融合 了 自动控制 、 图像处理 、 模
1 运 动 目标 的检 测 技 术
运动 目标 的检 测过 程包 括运 动 目标检测 的 预处理 、
( 台大 学 , 东 烟 台 240 ) 烟 山 60 5
【 摘 要】提 出了一种基于 改进 的背景 差分 法 的运 动 目标检 测 和识 别 的方 法 , 该算 法用 于 视 频监 控 系统 中运 动 目 检 测和 报 标 警 。双 阈值 法和 动态阈值法 有效地检测 出图像 中的运动 目标 。Mal . t b70中对 算法进 行 了仿真 , 验表 明, 方 法有 效去 除 了 a 实 该 运 动 目标 阴影及 背景噪声 , 可准确地 检测 出运 动 目标 。 【 关键词】视频监控; 背景差分法; 运动 目 标检测; 迭代法 【 中图分类号】T 998T 314 N 1. ;P9.1 【 文献标 识码 】A
邕雷 目酗目
a 平 均 法 b 改 进 法 c处 理 后 的 图像
稳健 I也 不好 。另一种 常见 的方法 就是对一 段时 间 内的 生
图 2 平 均 法 与 改进 法 的 比较
视 频图像 用累加求 平均值 的方法获得 背景 图像 。此方法 14 背景图像的更新 . 虽 然计算 简单 , 是很容 易 把前 景 目标 混 入到 背景 图像 但 监控视频 中的背景并 不是一成 不变 的。最 常见 的影
景 图像 的质量 。
中的新增物体当成运 动物体检测 出来 , 或者是在运动实体
内部容易产生空洞现象 , 以背景 图像需要更新 - 。 所 - , 常用 的背景 图像 更新 方法 是 : 隔一 段 时 间提取 新 每 的背景 图像 , 新取 的图像可 以是连续帧的视频图像的平均 值, 新取图像 与之前 的背景 图像 按照 一定 的 比例综 合 , 就
运动模糊检测算法

运动模糊检测算法主要有以下几种:
点扩散函数:在运动方向上加上一个斜率β,实心圆点为图片上受视觉惰性影响的像素点,(x0,y0)为像素点的坐标,L为模糊半径,即运动方向上感光亮度消失的最大距离,由运动速率决定。
图片处理:将运动模糊的点扩散函数代入以前介绍的模糊公式,设r=L/2,则因为图片的像素是离散的,则上述模型能够表示为:将一张图片进行运动模糊的处理,实际是获取每一个像素在运动方向上的L个采样点,取其平均值,做为相信的像素值赋值给当前计算的像素。
一种基于方差分析的运动目标检测算法

Th c g o n d lwa u l c o di g t a in e a ay i n t e s b r c in r s l. Th n wih t e e ba k r u d mo e s b it a c r n o v ra c n ss o h u ta t e u t l o e t h
a hg p rt n s e d a d a c rc . ih o e a i p e n c u a y o
Ke r s v r ne a ayi; vn be t ra—m e c o ;rm s d ee c ;h d w dtc o ; ywo d : a a c nls moig ojcs el i e d t t n f e i rn e sa o e t n i s t ei a f ei
Vo. 5 No 6 12 .
De . 2O1 e O
文章 编 号 :0 4—17 ( 0 0 0 0 9 0 10 4 8 2 1 ) 6— 0 1— 4
一
种基 于Байду номын сангаас方 差 分 析 的运 动 目标 检 测 算 法
夏 永泉 , 宁 少辉 , 申涵
( 州轻 5 业 学 院 计 算机 与通信 工 程 学院 ,河 南 郑 州 4 0 0 ) 郑 E . 5 0 2
( o eefC m . n o . n.Z egh uU i o ih d ,hn zo 5 02,hn ) C lg o p a dC m E g, hnzo nv fL tn .Z eghu4 0 0 C i l o . g I a
视频监控中一种完整提取运动目标的检测算法
d mo sr t h lo i m sq i c uaea def in o vn be td tcin i ie cn s e n taet eag r h i ut a c rt n f c tfrmo igo jc eet n f d se e . t e ie o x Ke o d : vn be t ee t n;mitr fGu sin( G) y yw rs mo igo jc tci d o x ueo as a Mo ;s mmercl iee cn ;s a o eet n tia f rn ig h d w d tci df o
i g a eg ie ma ecn b an d.Thsa po c n ov sp oe ueo l n t g t es a o o vn bet s g 1 h n s n o m a in i p r h iv le rcd r fei ai h h d w fmo ig o jcsui i t e s i f r t . a mi n n g o
TANG — n PENG Yiqig, Ke, LUO a g y n Xin — u
( olg fTe h oo y C l eo c n l ,Hu a r l iest e g n n Noma v ri Un y,Ch n s a 4 0 ,Chn ) agh 8 1 0 1 ia Ab ta tAnac r t vn betd tcin a oih i ie u v ia c spo o e n ti p p r src : cuaemo igo jc ee t l rtm nvd o sr el n ei rp sd i hs a e .Fi t h ain l o g l r ,t ert ae s o
一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法
一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法作者:吴亮周东翔梁华蔡宣平来源:《现代电子技术》2008年第05期摘要:针对目前运动目标检测算法中常将阴影误检为前景目标的问题,提出一种基于Phong物体光照模型的阴影检测算法。
基于Phong物体光照模型,我们对场景中象素的亮度值进行分析,通过定义一个亮度相对变化量,推导出他在整个阴影区域是比较稳定的,所以在一个(5×5)的模板上用协方差来衡量这种稳定性,从而得到第一个阴影判决式。
又推导出阴影区域亮度相对变化量随时间的变化保持相对稳定,设计一个滤波模板来增大目标区域的不稳定性,从而得到第二个阴影判决式。
最后结合以上二个阴影判决式进行阴影检测,并对实验结果进行定性和定量的评估。
与前人提出算法比较,本文提出的算法在阴影检测率和区分率等方面都得到了提高,具有较强的鲁棒性。
关键词:Phong光照模型;阴影检测;运动目标检测;智能监控中图分类号:TP391 文献标识码:B文章编号:1004373X(2008)0512404A Shadow Detection Algorithm Based on Phong Lighting and Radiosity ModelWU Liang,ZHOU Dongxiang,LIANG Hua,CAI Xuanping(School of Electronic Science and Engineering,National University of Defense Technology,Changsha,410073,China)Abstract:Focusing on the problem that shadows cast by moving objects are detected incorrectly as foreground targets by most of the current moving objects detection algorithm,a method of shadow detection based on the Phong lighting and radiosity model is proposed.Based on the Phong model,we analyze the brightness of pixels in image sequences,the Relative Change of Brightness (RCB) in shadowed regions is proved to be more stable than moving objects regions,it is measured by the covariance of RCB of pixels on a template (5*5) so as to acquire the first discriminant.As the RCB in shadowed regions is stable in image sequences,a filter template is designed to make the RCB more unstable in regions of moving objects,so the second discriminant is presented.Shadow detection is carried out by fusing the two discriminant formulas described above,experimental results are evaluated quantitatively and qualitatively,and show that our method is robust and offers more advantage over other algorithms presented previously on detection rate and discrimination rate.Keywords:Phong lighting and radiosity model;shadow detection;moving objectdetection;intelligent monitoring1 引言智能视频监控中一个重要技术是实现对运动目标检测,但是运动目标及其投影阴影[1]经常同时被检测为运动前景,因此阴影检测对运动目标准确检测是至关重要的,也对后续的跟踪、识别和分类产生重要影响。
浅述静止背景情况下运动目标检测和计算
浅述静止背景情况下运动目标检测和计算1 前言在视频图像中被监视的场景图像变化情况称为运动目标的检测。
由于阴影、目标与背景的差别很大且二者又运动一致,运动目标的分割和提取常见干扰为:目标合并,目标外形改变,目标消失。
目前,背景图像静止不动的情况,究其原理主要分为三类:光流的计算方法、帧间差分方法、背景的消减方法。
帧间差分方法主要特点是:相邻的帧差时间的间隔比较短,场景光线的变化时该方法不太敏感。
背景消减法主要特点是:此方法与帧间差分法比较在静止的背景模型下,在目标运动区域内可获得完整而又精确的描述,较精确的目标图像可以被提取出来。
传统方法在特性方面存在不完善的地方,传统算法中阴影的纹理、颜色、空间属性在需要分析的区域中会造成的颜色的形变。
本文给出未知摄像位置和场景特征的阴影检测的算法,通过校正纹理和颜色的补偿来获得运动的阴影和物体。
2 运动目标分析2.1 背景模型在背景是静止并且光照条件不变的情况下,此背景点的像素值是相对比较稳定的。
统计一段时间内序列为n幅图像每一像素点颜色值的期望和方差为像素点。
和组成图像为初始背景模型。
如静止场景内发生了光照强度改变,或静止物体开始移动,图像上物体静止的像素点被认为前景点,跟踪目标时产生的错误累加起来,需用序列视频的方法提供信息对初始模型的参数进行更新。
为不断更新背景图像的参数分布,引用参数更新率(常数)。
设和为时刻t点i的期望和方差,为时刻t+1采集点i的颜色值,t+1时,背景模型为。
2.2 阴影模型在可见光点光源和散射源照射下的情况下,假设任意一点的彩色光强值为x,则,E为照明条件下函数,€%d为波长参数,€%j为反射系数,为为点光源的强度,Ca为散射源的强度,L为光源的方向,N为表面的法向量,是半影系数转变成为没有阴影的系数。
帧Fk阴影的描述通过照明变化进行,在RGB空间形成的对角形矩阵的模型:,和为背景Bk和帧Fk阴影像素RGB 值。
颜色比率,,都小于1,为相关联的变量,场景出现不同是在不同的时刻情况下,在短时间内可以近似认为不变量。
一种自适应的运动目标阴影消除新算法
Ke r s dpied nmi txuea a s ; vn bet;hd w ei nt n ywo d :a at ;y a c e t n l i mo igo jcssa o l ai v r ys mi o
摘
要 : 确地 消除 活动 阴影对运动 目标 的影响是智能视频监控 的核 心任务之 一 , 精 对此提 出了一种基 于局 部纹理分析 的 自适应
阴影 消除 新 算 法 。进 行 了基 于 高斯 混合 模 型 的 背 景 重 建 , 并根 据 阴 影 的 光 学 特 性 进 行 了 阴影 区域 的 预 检 测 , 到 疑 似 阴影 区域 ; 得 提 出了一 种新 的 自适 应 动 态 纹理 分 析 方 法并 在 此 基础 上 实现 了活动 阴影 的检 测 与 消除 。 实验 结果 验 证 了算 法的 有 效性 和 实用 性 。
关键词 : 自适应 ; 态纹理分析 ; 动 运动 目标 ; 阴影 消除
DOI1.7 8 ,s . 0 —3 1 0 03 .5 文章 编 号 :0 28 3 ( 0 0 3 —180 文献 标识 码 : 中 图 分 类 号 : P 9 .03 7 /i n1 28 3 . 1.6 2 js 0 2 0 10 —3 12 1 )60 8 —4 A T31
b h o e to . p r e trs l r v h ai i n rcia it f te ag r h . y te n v lmeh dEx ei n eut po e te v l t a d p a t bl o h lo i m m s dy c i y t
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基金 项 目: 国家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 (0 70 9 ; 育 部 新 世 纪 人 才 支 持 计 划 ; 技 部 动 漫 软 件 开 发 技 术 团 队支 持 6837)教 科
( 科发 高 [ 0 9 5 3 )重 庆 市 科技 攻关 项 目( 8 8 国 20]9 号 ; 71 )
第2 8卷
第 3期
广西 师范 大学 学报 : 自然科 学版
J un l f a g i r l i ri : trl cec dt n o ra o n x Noma Unv s y Nau a S ineE io Gu e t i
Vo1 28 N o . .3
S t 201 ep . 0
针对 上 述算 法 存在 的 问题 , 本文 提 出 了基于 8个相 邻域 像 素特性 与色 彩 空 间 向量模 型 不变 性 相融 合
的运 动 阴影检 测算 法 。 首先 利用 混合 高斯 模型 [分 离 出带有 阴影 的运 动 目标 区域 , 6 对含 有 阴影 的运动 区域 进行 分类 , 测 出疑似 阴影 区域 , 检 然后 利用 阴影 区域 色彩 向量 在 空 间中与其 对 应 的背景 点颜色 向量 同方 向
题 , 能 严 重 地 影 响 跟 踪 、 别 等 后 续 处 理 , 此提 出 一 种 用 于 运 动 目标 阴影 检 测 的 改进 算法 。先 为 每 个 像 素 可 识 据 点 建 立 混 合 高 斯 模 型分 割 出 运 动 目标 , 用 阴影 区 域 像 素 8 相邻 区 域 上 像 素点 的 亮 度 特 点判 断 疑 似 阴影 , 利 个 然 后运 用 色 彩 空 间 向量 模 型 的 颜 色 不 变性 对 所 有 疑 似 阴 影 进 行 聚 类 , 一 步 完成 阴 影 检 测 。试 验 结 果 表 明 , 进
通 讯 联 系 人 : 渝 ( 9 0 )女 , 庆 人 , 庆 邮 电大 学 教 授 , 士 。E malwu u cu te u c 吴 17 - . 重 重 博 — i y @ q p.d .n :
该 方 法 检 测 精度 高 、 果 好 、 度 快 , 广 泛 的应 用 前景 。 效 速 有 关 键 词 : 景 建 模 ; 合高 斯 ; 影 检 测 背 混 阴
中图分类
文 章 编 号 :0 160 (0 0 0 —1 50 1 0 —6 0 2 1 ) 30 6—5
缩放 特性 对 疑似 阴 影进 一步 检 测 , 服 了仅 利用 单 个像 素 阴影 检测 在 亮度 和 色度 上 容 易出 现较 大 的不 确 克 定性 问题 。
1 相 关 技术 基 础
1 1 阴影 的光 学特 性 .
李 忠 武等 指 出 , 影 区域 可看 作 半透 明 区域 , 阴 影 区 内相 对 于背 景 图像 的 光学 增 益 是 小于 1的 定 阴 在 值 啪。 际视 觉经 验 也可得 到 同样结 论 , 实 即在 一定 的亮 度条 件 下同 一物体 在 阴影 区域 内和 不在 阴影 区域 内
的色调 是近似 一 致 的 。 于 阴影 区域 内的物 体 , 对 由于 色彩 没有 发生 变化 ( 或变 化 很小 可 以忽略 ) 只是 R , GB 3个分 量 同乘 以某一 系 数 KⅢ 。同样 , 彩 色 图像 转 成灰 度 图像 后 , 将 阴影 部分 的 灰度也 是乘 以系数 K[ 。
一
般直 接 采用如 纹理 、 度 、 色 以及 饱和 度等 图像 像 素的 特征 进行 判 断 。C N ase g等 在 HS 颜 亮 颜 HE B ihn V
色空 间中根 据 阴影 区域使 得背 景变 暗 、 背景 在被 阴影覆 盖 前后 的亮 度 比值 成 近似 线性 、 阴影 区域不 会使背 景像 素点 的色度 有很 大改 变 的特 点进行 阴影抑 制[ 。 3 叶丽燕 等利 用 HS 移 动 阴影 区域 的梯度 与相 关背 景 ] V 的梯度相 似 来检 测 阴影 [ ; 4 杨俊 等在 RG B颜 色空 间利 用 阴影 区域 蓝 色分 量偏 高 的特 性 , 归一 化 B 分量 对 和 原始 B分 量进 行 阈值 比较 来 检测 阴影 区域 _ 。但这 些方 法在 检测 阴影 的 同时都 会将 运 动 目标蓝色 分 量 5 ] 偏 高 的像 素 点误检 为 阴影 区域 , 导致 运动 目标 出 现大面 积 的破碎 和 空洞 。
21 0 0年 9月
一
种运 动 目标 阴影 轮廓 的两步检测算法
王 玮, 李红 波 , 吴 渝
( 庆 邮 电大 学 网络 智 能研 究所 , 庆 4 0 6 ) 重 重 0 0 5
摘
要: 由于 运 动 阴 影 具 有 与运 动 前 景 相 同 的特 性 , 视 频 处 理 中分 割 前 景 时 存 在 误 把 阴 影 检 测 为 前 景 的 问 在
运 动 目标检 测作 为 机器视 觉 领域 中的底 层 , 的 目标是 尽 可能精 确 地 从视 频 图像 序 列 中将 变 化 的区 它
域提 取 出来 , 其检测 效果 对 如 目标分类 、 踪和 行 为理解 等 图像 的后期 处理 过 程产 生很 大 的影 响 。 跟 然 , 在 检测 运动 目标时 , 动 目标投 影 的运 动 阴影 也 会被 检测 为运 动 前景 的一 部 分 , 运 造成 运 动 目标 的 合并 、 何 几 形变 、 甚至 丢 失 。如 何获 得更 好 的运动 目标前景 检 测效果 是 国 内外 学 者研 究 的热点 问题 。 现有 的 阴影检 测算 法主 要分 为两 类 : 于模 型 的方法 口和 基于 特征 的方 法 l引 前 者是 利 用场 景 、 动 基 2。 _ 运 目标 、 光照 条 件等 先验 信 息建 立 阴影 的统 计模 型 , 据此模 型 来判 别 每个 像 素 点是 否属 于 阴影 区域 ; 者 根 后