背景差分算法
基于分块分类的智能视频监控背景更新算法
景更新算法． 首先 ， 根据视频序列获得初始 的背 景参 考 图像 ， 采用 背景差分法 得到 当前 帧的差分 图像 ． 然后 ， 将差 分 图像采用分块处理 ， 按照子块的均值特征对各子块 图像 进行前景块 和背景块 的分类． 最后 ， 根据分类情 况采用 不同 的背景更新策略 ， 实现背景 的实 时更 新． 算法 以块为操 作对象 ， 比单个像 素处 理时 的计 算量更 小 ， 该 相 运算速度 更 快． 实验结果 表明， 新算 法能较好地适应光照变化 ， 背景更新效果较好． 关键词 ： 图像处理 ； 智能视频监控 ； 背景差分 ； 分块 ； 背景更新 中图分类号 ： Ｐ ９ ． ；Ｎ ９ ． ３ 文献标识码 ： 文章编号 ：６ ３ ７ ５ ２ １ ）３ ２ ２０ Ｔ ３ １４ Ｔ ９ １７ Ａ １７ ４ ８ （０ ０ ０ － ７ － ０ ５
ｄ ｆｅｅ ｃ ｓ ｗｅ ｅ ｄ ｖｄ ｄ ｉ ｏ ｂｌｃ ｓｏ ｑ ａ ｉｅ ｉｆｒ ｎ ｅ ｒ ｉｉ ｅ ｎｔ ｏ ｋ ｆｅ ｕ ｌｓｚ ．Ｅａ ｈ ｂ ｏ ｋ ｗａ ｈ ｎ ｃａ ｓｆ ｄ ａ ｃ ｇ ｏ ｎ ｌｃ ｒａ ｆｒ — ｃ ｌｃ ｓ ｔｅ ｌｓ ｉ ｅ ｓ ａｂａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｂ ｏ ｋ ｏ ｏ ｅ ｉ ｇ ｏ ｎｄ ｂ ｏ ｋ ａ ｃ ｒ ｉ ｏ ｔ ｅ ｂ ｏ ｋ ｒ ｕ ｌ ｃ ｃ ｏ ｄｎｇ ｔ ｈ ｌｃ ｓ’ｐ ｅ ｏ ｎ ｎ ｅ ｔ ｒ ｓ Ｄｉ ｅ ｅ ｔｕ ｄａｉ ｔａｅ ｉ ｓｗｅ ｅ ｔ ｅ ｍｐｏ ｅ ｃ ｒ ｄ ｍｉ ａ ｔｆａ ｕ ｅ ． ｆ ｒ ｎ ｐ ｔ ｆ ｎｇ ｓｒｔ ｇｅ ｒ ｈ ｎ ｅ ｌｙ ｄ ａ — ｃ ｒ ｉｇ ｔ ｈｅ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｏ ｈｅ ｂ ｏ ｋ Ｉ ｈ ｓｗａ ｏ ｄｎ ｏ ｔ ｌ ｓｉ ａ ｉ ｆｔ ｌｃ ． ｎ ｔ ｉ ｙ，ｒａ —ｉ ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｕ ｄ ｔｓ ｗｅ ｅ ｐ ｓｉ ｌ ．Ｔｈ ｓａｇ ｒｔ ｉ ｏ ｅ ｌｔｍｅ ｂ ｃ ｇｏ ｎ ｐ ａ ｅ ｒ ｏ ｓｂ ｅ ｉ ｌｏ ｉ ｈｍ ｏ ｅ ｃ ｍｅ ｐｒ ｂｅ ｆｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｌｒ ｄ ｎｄ ｎ ｙａ ｉｉ ｇｉ ｔ ｅ ｉｅ — ａ ｋ ｒ ｕ ｄ ｍｏ ｅ ｓ ｖ ｒａ ｏ ｌｍｓｏ ｏ ｕ ａｉ ａ ｅ ｕ ａ ｃ ｒｓｎ ｎ ｏ ｈ ｒｐ ｘ ｌｂ ｃ ｇ ｏ ｎ ｄ ｌ．Ｅｘ ｃ ｔ ｎ ｓ ｅ ｄ ｗａ ｍ— ｏ ｅ ｕ ｉ ｐ ｅ ｓｉ ｏ
视频图像序列中运动目标区域检测算法研究
结 果 表 明 所 提 出 的算 法 具 有 较 理 想 的 效 果 。 关键词 视频 图像 ；背 景 差分 ； 景 更 新 ；自适 应 阈值 背
ＴＰ ９ ３１ 中图 ｔｃｉｎ ｉ ｄ ｏＩ ｇ ｅ ｕ ｎ ｅ ｓａ ｃ ｆ Ｍｏ ｉｇ０ｂ ｔ ｅ ＡｒａＤｅｅ ｔ Ｖｉｅ ｍａ ｅＳ ｑ ｅ ｃ ｏ ｎ
总 第 ２ ４期 ７
２１ ０ ２年 第 ８期
计算机 与数字工程
Ｃ ｍｐ ｔｒ＆ Ｄｉｉ ｌＥ ｇｎ ｅｉｇ ｏ ｕｅ ｇｔ ｎ ｉｅｒｎ ａ
Ｖｏ． ０ Ｎｏ ８ １４ ．
１ ０７
视 频 图像 序 列 中运 动 目标 区域 检 测 算 法研 究
杜岳涛 张 学 智
西安 ７０３） １ ０ ２ （ 安 工 业 大 学 电 子 信 息 工程 学 院 西
１ 引言
视 觉 是 人类 从 大 自然 中获 取 信 息 的最 主 要 的手 段 。据
法， 它事先将 背景图像储存下来 ， 由于运动物体和 背景在灰 度或色彩上存在差别 ， 通过 将背景 图像 和 当前 图像做 差分 运 算 ， 减 的 结 果 中 每 一 像 素 的 值 和 一 个 预 先 设 定 的 阈 值 相
据库 的检索等相关领域 的研究 带来很 大 的推动作 用 ， 也会
在 方 法 论 的角 度 促 进 计 算 机 视 觉 、 式 识 别 等 计 算 机 科 学 模 分 支 甚 至 整 个 计 算 机 科 学 的发 展 。 传 统 目标 区 域 提 取 方 法 有 光 流 法 、 间 差 分 法 、 景 差 时 背 分 法 ［ 。光 流 方 法 时 间 开 销 比较 大 ， 其 抗 噪 性 能 比较 差 ， ３ ］ 且 复杂 背 景 下 也 不 太 适 用 ； 间 差 分 法 在 运 动 实 体 内部 容 易 时
差分进化算法及其应用的开题报告
差分进化算法及其应用的开题报告
一、选题背景
差分进化算法（Differential Evolution，DE）是一种全局优化算法，在解决实际问题中具有广泛的应用价值。
其核心思想是通过基本的演化操作对种群不断迭代优化，从而达到全局最优解的搜索效果。
差分进化算法具有简单、易实现、收敛速度快等优点，被广泛应用于模式识别、机器学习、信号处理、自然语言处理等领域。
二、选题目的与意义
随着信息技术的发展和应用场景的变化，现代社会对于复杂问题的解决方法需要更高效、更可靠的处理方法。
因此，差分进化算法的研究和应用具有重要的研究价值和应用价值。
本研究旨在深入研究差分进化算法的原理和应用，并结合实际问题进行实验验证和应用探索，为该算法在实际应用中发挥更好的作用提供理论和实践支持。
三、研究内容与方法
本研究将主要从以下几个方面进行探究：
1. 差分进化算法原理及其演化过程分析；
2. 常见差分进化算法变体及其应用研究；
3. 差分进化算法在目标优化上的应用；
4. 差分进化算法在特征选择中的应用；
5. 差分进化算法在函数优化和图像处理中的应用。
本研究主要采用文献调研和实验验证相结合的方法，通过文献研究和数据实验来探究差分进化算法的各种应用，并通过优化实验和实际案例来验证算法的有效性和实用性。
四、预期结果及意义
本研究通过研究差分进化算法的原理以及应用，提出可行的算法改进和优化方案，并在目标优化、特征选择、图像处理等实际问题中得到应用，揭示差分进化算法的内在规律，为相关学者提供可参考的算法设计和优化方案，具有一定的实践应用价值。
基于对称差分算法的背景更新和运动检测
像 ， 当前 帧 相 减 ， 值 大于 一定 的 阈值 即认 为是 运 和 差
动 目标 上 的点 。
为 了抑 制噪 声 ， 在求 绝对 差分 时使 用 的 中值 滤 波 函数 。其 中 ｉ ｎ的大小 可 取估 计 目标 的尺 寸 ， 里使 这
景。
运 动检测 的方 法 。 用 多帧 而非仅 限于连续 三 帧 的对 使 称差 分得 到 背景 中静 止 的像 素点 值 ， 一段 时间 的物 用
体 运 动特 征 的累 积不 断更 新 背景 模 板 来 获 得 可 靠 的
背景 图像 ， 后使 用 连续 三 帧 的对称 差 分作 为运 动检 然 测 时背 景消减 法 的有效 补 充 。 验表 明该算 法能 有效 实 地建 立 可靠 的背 景模 型并 检 测运 动 物体 ， 具有 一 定 的 实 际应用 价值 。
（ｎ） ，） ｂ ， ） ，） “ ” 得到 对称 差 分 的二值 ｋ｜（ ｙ 和 （ ＋（ ｙ 相 与 ， －ｋ ｘ ｋ ｎｘ ｋ 图像 Ｓ Ｂｎ ，） Ｄ ｋｘＹ 。 （
综合考虑 差分 和对 称差 分 的优 缺点 口］ 文 提 出 －， －本 ６
使用 对称差 分来 更新 背景 模 型 ， 结 合背 景 消减 进行 再
绝 对差 值 ：
ｄ －ｋ ｘ ｙ ＝ｆ．ｘ ｙ 一ｋ ，） （ ｜（ ， ） ｌ （ ， ）ｆ Ｘ Ｙ ｌ ｋ ） ｎ ｋ － （
ｄ（ｋ） ， ） ｌ（ ，） （ ，） ｋ ＋（ ｙ ＝ ｋ ｙ 一 ｎｘ ｆＸ ｘＹ ｌ
。
可靠 的背景模 板 。 这种方 法 能 比较 好 地检 测出 速度 缓 慢 或 暂 时停 止不 动 的运 动 物体 ， 件实 现 方 便 ， 理 硬 处 实 时性 强 ， 是 当物 体运 动 速 度 加快 ， 邻 帧 间 的位 但 相
差分进化算法及其应用研究的开题报告
差分进化算法及其应用研究的开题报告一、研究背景：差分进化算法是一种适用于全局优化的算法，自提出以来已被广泛应用于解决各种优化问题。
它具有简单易实现、高效能以及良好的全局搜索性质等优点，在自动控制、工程优化、数据挖掘、机器学习等应用领域得到了广泛的应用。
通过研究差分进化算法的原理及其应用，可以拓宽我们的优化算法视野，提高问题求解效率。
二、研究内容：1. 基于差分进化算法的优化模型通过研究差分进化算法的基本原理，在此基础上提出一种基于差分进化算法的优化模型，并深入探究其解决优化问题的具体方法和步骤。
2. 优化算法的实现及其优化效能验证针对提出的优化模型，使用MATLAB等优化工具，实现差分进化算法，并结合一些经典优化问题进行实验，分析算法的优化效果。
另外，分析优化算法的复杂度、收敛速度等指标，并与其他优化算法进行对比分析，验证算法的优化效能。
三、研究方法：1. 理论研究法通过查阅文献资料，全面了解差分进化算法的基本原理以及在优化领域中的应用情况。
2. 统计分析法结合实验数据，运用统计学中的相关知识，对算法的效能、收敛速度等指标进行统计分析和对比分析。
四、研究成果：1.差分进化算法的基本原理和优化模型研究报告2.基于MATLAB的差分进化算法实现及其优化效能验证报告3.科研论文2-3篇4.总结报告五、计划安排：1. 第1-2个月：对差分进化算法的基本原理进行深入研究，了解其在全局优化问题中的应用情况。
2. 第3-5个月：结合研究背景和实际需求，提出一种基于差分进化算法的优化模型，并进行相关算法设计。
3. 第6-7个月：基于MATLAB等工具，进行差分进化算法的实现，并结合一些经典优化问题进行实验，分析算法的优化效果。
4. 第8-9个月：分析优化算法的复杂度、收敛速度等指标，并与其他优化算法进行对比分析，验证算法的优化效能。
5. 第10-12个月：完成科研论文撰写和总结报告。
六、研究意义：通过对差分进化算法的研究，可以拓宽我们的优化算法视野，提高问题求解效率。
基于帧间差分法的目标运动检测算法
基于帧间差分法的目标运动检测算法
摘要
针对目前视频监控领域中，目标运动检测技术在视频分析研究中具有很大的应用价值，本文提出了一种基于帧间差分法的目标运动检测算法。
该算法通过采用基于帧间差分法的处理技术来实现对目标物体的运动检测，提高了目标物体的跟踪精度和算法的鲁棒性。
实验证明该算法较传统方法具有更好的检测效果和更高的遥测率，具有一定的实际应用价值。
关键词：帧间差分法；目标运动检测；跟踪精度；算法鲁棒性；遥测率。
一、背景介绍
目标运动检测技术在视频图像处理领域中具有广泛的应用价值，特别是在视频监控领域中有着广泛应用。
目标运动检测技术可以通过对视频图像进行处理，对图像中的目标物体进行跟踪和检测，从而实现对目标物体的监控。
目前，针对目标物体的运动检测技术主要有两种：基于背景差分法和基于帧间差分法。
其中，基于帧间差分法的目标运动检测技术在处理速度和检测精度方面具有许多优势。
本文旨在。
一种基于灰度相关性的背景更新算法
本 文 充 分 利 用相 邻 帧 间 的 灰 度 相 关 响 越 小 ，此 时 背景 帧Ｂ （ ｘ ，ｙ ） 的影 响主 要 景 更新 速度 较 快 ， 同时 当前 帧 中运 动前 景 个 像 素 有４ 个 亮度 分 量 ，４ 个 色 度 分 量 亮 度 和 色 饱 和 度 的 变 化 情 形表 现 得 和 清 种 具有 相 同绝 对色 度 的颜 色 ，在 相 同 的 印
１ ． 引言
性 ，对 Ｉ Ｉ Ｒ 滤波 器背 景更新 算法进 行 改 来 自于 前 一 帧背 景 图像 Ｂ （ Ｘ ，Ｙ ） ，更 新
背 景 差 分 法 是 视 频 运 动 目标 检 测 中 进 ，提 出 了一种 基 于灰 度 相关 性 的背 景 更 较 慢 ；反 之 ，当前 帧 Ｉ （ Ｘ ，ｙ ） 对 背 景 的影 常用 的 方法 ，由于 在检 测 速 度和 检测 效 果 新算 法 ，再 用差 分 图像 像 素均 值作 为 阈值 响 较大 ，背景 更 新较 快 。 因此 ，检 测 的实
实验 结 果表 明 ：该 算法 能 对运 动 目标 进 行 ２ ． Ｉ ｌ Ｒ 滤波 背景 更 新算 法
建 立理 想 的背 景 模型 ，以及 背 景 的保 持与 准确 的检 测 ，具 有很 好 的鲁 棒性 。 背 景更 新 算法 是 一种 采 用较 多 的背 景 更新 算 法 ，该 更 新算 法对 存 储 空间 要求 不 高 ，
有 一 定适 应 性 ，速度 快 ， 实时 处理 ，因此
由于 当 前 帧 中包 含 了 最 新 的场 景 信
息 ，对 背景 更 滤波 背 景 更新 算 法 的 基本 思 想 是 当前 背 景更 新 的影 响逐 渐减 小 。因此 ，从
通 过 引入 学 习 率 ，将 当 前 图像 与 背景 图 式１ － ２ 可 以看 出 ，加 权 系数 ｔ控 制 着 背 景 图像 的响应 Ｊ 。背 景计 算如 式 卜 １ ：
一种改进混合高斯模型下的运动人体检测算法
一种改进混合高斯模型下的运动人体检测算法作者：凌超吴薇来源：《电子世界》2012年第24期【摘要】提出了一种基于改进混合高斯模型下的帧间差分和背景差分相结合的方法对运动人体进行检测，实验表明，采用改进的混合高斯模型，可加快背景建模和更新的速度，且对外界环境的适应能力更强。
而帧间差分和背景差分的结合充分发挥了二者各自的优势，提高了检测效率。
【关键词】混合高斯模型；差分检测1.模型建立及更新对于当前像素点不满足匹配条件的情况，仍旧按照式（7）进行降权处理，其均值和协方差保持不变。
实验证明，根据上式的参数更新公式可以更有效的利用当前像素值，使模型的建立速度更快，同时模型的更新也可以更好地跟上背景的变化，提高检测过程的实时性。
3.基于差分法结合的人体检测由于帧间差分法[2]的实现速度快，自适应性较强，因此可以应对复杂的环境变化，但差分时间间隔的选取会影响其检测结果，因此它对速度慢的运动目标容易形成漏检；而背景差分法[3]对目标的运动速度不敏感，仅对环境的变化比较敏感，在没有较好的背景更新机制的条件下实施目标检测容易形成误检。
为了更好的发挥优势，克服存在的缺陷，本文将这两种差分算法进行结合，在利用改进的混合高斯模型建模的前提下实现人体的检测，有效的突出了两种差分算法的优势。
在背景开始建立和重建这两个过程中，采用对环境变化适应性较好的帧间差分法。
如果背景的建立或者重建已经完成一段时间，这时背景模型趋于平稳化，则采用背景差分法。
4.实验结论及分析从检测的结果来看，本文所提出的基于改进的混合高斯模型的差分检测算法能够较好的从序列图像中完成人体目标的检测。
由于对背景模型的参数更新进行了改进，因此，参数更新率随着像素点匹配的数目而取得不同的值，使得模型的建立和更新能够随着场景的变换而加快收敛速度，检测的实时性得到了较好的提高。
同时，在背景建模完成的基础上，在不同时段采用了两种差分算法相结合的人体检测方法，能够更好的从图像帧中提取出前景目标。
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背景差分算法
背景差分算法是一种常用的图像处理算法，用于检测图像中的移动目标。
它通过对连续帧之间的差异进行分析，识别出目标物体的轮廓和位置信息。
本文将介绍背景差分算法的原理、应用场景以及一些改进方法。
一、原理
背景差分算法基于以下假设：在静止场景中，背景像素的值变化较小，而目标物体的像素值变化较大。
该算法通过计算当前帧与背景帧之间像素值的差异，得到一个差分图像，然后通过一定的阈值处理和形态学操作，将目标物体从背景中分离出来。
具体步骤如下：
1. 初始化：选择一帧作为背景帧，并设定阈值。
2. 帧差计算：将当前帧与背景帧进行像素值相减，得到差分图像。
3. 阈值处理：将差分图像进行二值化处理，得到目标物体的二值图像。
4. 形态学操作：对二值图像进行形态学腐蚀和膨胀操作，去除噪声并连接目标区域。
5. 目标检测：根据连通区域分析，识别目标物体的轮廓和位置。
二、应用场景
背景差分算法在视频监控、运动检测、行人识别等领域有广泛的应
用。
1. 视频监控：背景差分可以用于监控画面中的目标物体，如行人、车辆等，实现对异常事件的监测和报警。
2. 运动检测：背景差分可以用于检测运动物体，如体育比赛中的运动员、交通场景中的车辆等，实现对运动目标的跟踪和分析。
3. 行人识别：背景差分可以用于行人识别，通过提取行人的轮廓和位置信息，实现对行人的自动识别和统计。
三、改进方法
虽然背景差分算法在一般情况下可以得到较好的效果，但在复杂场景下仍存在一些问题，如光照变化、动态背景等。
为了改进算法的性能，研究者们提出了一些改进方法。
1. 自适应阈值：传统的背景差分算法使用固定阈值进行二值化处理，但在光照变化等情况下容易产生误检测。
自适应阈值算法根据图像的局部特性来动态调整阈值，从而更好地适应不同场景。
2. 基于模型的背景建模：传统的背景差分算法使用单一的背景帧，对于动态背景会产生较大误差。
基于模型的背景建模方法采用多帧图像来建立背景模型，可以更准确地描述背景信息。
3. 模糊检测：在目标检测阶段，通过模糊检测可以排除一些噪声和小目标，提高检测的准确性。
总结
背景差分算法是一种常用的图像处理算法，通过对连续帧之间的差
异进行分析，可以实现对移动目标的检测。
它在视频监控、运动检测、行人识别等领域有广泛的应用。
然而，由于复杂场景的存在，传统的背景差分算法仍存在一些问题。
为了改进算法的性能，研究者们提出了一些改进方法，如自适应阈值、基于模型的背景建模和模糊检测等。
这些改进方法可以提高算法的准确性和鲁棒性，使其更适用于不同的应用场景。