一方面為了學習,一方面按照老師和項目的要求接觸到了前景提取的相關知識,具體的方法有很多,幀差、背景減除(GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多幀平均……)、光流(稀疏光流、稠密光流)、運動競爭(Motion Competition)、運動模版(運動歷史圖像 ...
一 運動目標檢測簡介 視頻中的運動目標檢測這一塊現在的方法實在是太多了。運動目標檢測的算法依照目標與攝像機之間的關系可以分為靜態背景下運動檢測和動態背景下運動檢測。先簡單從視頻中的背景類型來討論。 靜態背景下的目標檢測,就是從序列圖像中將實際的變化區域和背景區分開了。在背景靜止的大前提下進行運動目標檢測的方法有很多,這些方法比較側重於背景擾動小噪聲的消除,如: .背景差分法 .幀間差分法 .光流法 ...
2015-04-17 09:59 2 24664 推薦指數:
一方面為了學習,一方面按照老師和項目的要求接觸到了前景提取的相關知識,具體的方法有很多,幀差、背景減除(GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多幀平均……)、光流(稀疏光流、稠密光流)、運動競爭(Motion Competition)、運動模版(運動歷史圖像 ...
不全,需要慢慢補充 一.運動目標檢測 (一)背景差 1.幀差 2.GMM 等 背景減算法可以對背景的光照變化、噪聲干擾以及周期性運動等進行建模,在各種不同情況下它都可以准確地檢測出運動目標。因此對於固定攝像頭的情形,目前大多數的跟蹤算法中都采用背景減算法來進行目標檢測。背景減算法 ...
原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 轉自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 因為監控發展的需求,目前前景檢測的研究 ...
運動目標檢測跟蹤各過程算法綜述 圖像預處理數字圖像中的幾種典型噪聲有:高斯噪聲來源於電子電路噪聲和低照明度或高溫帶來的傳感器噪聲;椒鹽噪聲類似於隨機分布在圖像上的胡椒和鹽粉微粒,主要由圖像切割引起或變換域引起的誤差 ...
背景差分算法/背景扣除 matlab實現 很好理解,圖像中固定的背景相減就可以去掉背景,保留下來運動的目標。 實際運用中需要不斷更新背景信息來保證檢測准確性。 ...
各種目標檢測方法介紹(懶人可以直接略過) 目標檢測是一個老話題了,在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事:檢測當前圖片中有沒有目標?如果有的話,在哪?按照先驗知識和背景運動來划分的話,目標檢測方法大概可以分為兩大類: 第一,已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類 ...
運動目標跟蹤是視頻監控系統中不可缺少的環節。在特定的場景中,有一些經典的算法可以實現比較好的目標跟蹤效果。本文介紹了一般的目標跟蹤算法,對幾個常用的算法進行對比,並詳細介紹了粒子濾波算法和基於輪廓的目標跟蹤算法。最后簡單介紹了目標遮擋的處理、多攝像頭目標跟蹤和攝像頭運動下的目標跟蹤 ...
在運動目標的前景檢測中,GMM的目標是實現對視頻幀中的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像中各個點的像素值獲取背景模型,最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下,在一段足夠長的時間區間內,背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...