提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法,通过对背景更新系数的改进,获取稳定准确的背景,再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。实验结果表明,该算法能够较快反应环境的变化,准确地获得背景图像,提高运动目标检测的准确性。
上传时间: 2013-11-19
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针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题,提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像,并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化,然后将得到的两种二值化图像进行或运算,最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明,该算法简单、易实现、实时性强
上传时间: 2013-10-08
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检测运动物体需要无运动物体的背景图像,所以,首先应用多帧像素平均值法提取了运动视频序列的背景图,从背景图像中分离目标像素,获取目标的质心坐标,并应用质心跟踪法以灰色图像序列为基础,对运动的目标进行实时检测和跟踪。质心跟踪法的目标位置通过质点的中心来确定,该算法计算简单,计算量小,其稳定性与精度主要取决于序列图像的分割及其阀值的确定情况。文中给出了用Opencv实现算法的具体过程和关键代码,并且设计了跟踪运动车辆的控制界面,方便了实时监控。实验结果表明,该方法可以实现视频序列中运动目标的识别,具有实时性、并能给出较好的识别效果。
上传时间: 2013-11-12
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对传统混合高斯背景模型作了改进,消除了缓慢运动目标对背景模型的影响,其中提出了目标间差分方法区分出前后帧变化区,对不同区域采用不同的学习权重更新策略。通过实验证明,该改进算法提高了背景模型的健壮性,在跟踪系统中获得较好效果。
上传时间: 2015-01-03
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针对目标和背景具有空间连续性的特点,提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度,在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性;然后构造马尔科夫随机场,提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法,通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明,该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性,错误检测率更低。
上传时间: 2014-01-20
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运动目标位置预测
标签: 运动目标
上传时间: 2015-01-12
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图像法识别运动目标技术
上传时间: 2014-02-18
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该程序实现了一个简单的运动目标识别程序,这是主程序文件
上传时间: 2014-01-24
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基于运动区域和运动区域外截矩形进行运动目标检测的程序
上传时间: 2013-12-02
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本程序可以完成视频图像的运动目标的检测!它是在CCS上调试通过后,可以在DSP芯上直接运行的程序!经现场实验,效果还不错
上传时间: 2014-01-14
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