【摘 要】
：
视频运动目标检测具有十分重要的应用价值,其核心问题是目标检测算法,针对当前视频运动目标检测算法检测性能较差的问题,提出了一种改进高斯混合模型的视频运动目标检测算法。首先对传统高斯混合模型更新率进行改进,以适应外界环境的变化,然后引入三帧差分法实现了对背景模型的选择性更新,最后采用仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,本文算法实现简单,可以对视频运动目标进行完整检测,相对于传统高斯混合模型具有更强的
论文部分内容阅读
视频运动目标检测具有十分重要的应用价值,其核心问题是目标检测算法,针对当前视频运动目标检测算法检测性能较差的问题,提出了一种改进高斯混合模型的视频运动目标检测算法。首先对传统高斯混合模型更新率进行改进,以适应外界环境的变化,然后引入三帧差分法实现了对背景模型的选择性更新,最后采用仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,本文算法实现简单,可以对视频运动目标进行完整检测,相对于传统高斯混合模型具有更强的鲁棒性,而且检测速度更快。
其他文献
针对复杂背景信息对高光谱异常检测干扰而导致检测效果降低的问题,提出了一种新的基于背景抑制的异常检测算法。对高光谱图像进行NSCT分解,得到各波段的高频信息和低频信息;对高频系数进行重构,得到只含有高频信息的高光谱数据;对原图像与低频信息作差,得到背景残差图像,利用主成分分析法对其进行背景抑制,得到背景信息充分抑制的高光谱数据,并与重构后的高频信息加权融合,得到有效抑制背景并凸显目标的高光谱数据,最
针对BRISK图像配准算法角点检测阈值固定的问题,本文提出了一种基于图像分块的自适应阈值的BRISK改进算法。本文首先对图像进行分块特征点检测,依据检测到的特征点数目自适应地选取阈值;然后获取二进制特征描述符;并采用改进的特征匹配策略完成图像配准。实验表明:该方法场景适应性好,提取的特征点分布均匀,配准精度比原BRISK算法高。
Converting a scanned or shot line drawing image into a vector graph can facilitate further edit and reuse, making it a hot research topic in computer animation and image processing. Besides avoiding n
为解决现有非接触式掌纹采集装置光源面积过大,实用性差的缺点,本文提出一种改进光源模型,设计摄像头与蓝光LED按3×3阵列排列,以减少光源数量及所占面积,并通过在光源上方加装导光组件,扩大光源照射范围并提高照度均匀性,从而捕捉到满足识别要求的完整全手图像。利用Lighttools软件仿真可知,导光组件对照度均匀性均有较大改善。
为建立智能烘烤系统,自制图像采集系统,实时采集了烘烤过程中的烟叶图像,并对图像进行自适应维纳滤波和基于k均值聚类的彩色分割处理,图像处理结果显示能较好地将烟叶从背景和阴影干扰中分离出来。对分割后烟叶图像在线提取了9个颜色特征,分析了烘烤过程中烟叶颜色的变化,并初步探究了颜色与烘烤工艺曲线的相关联系。分析表明在烘烤过程中烟叶图像的R分量和a*分量逐渐增加,G分量和H分量逐渐降低,且在烘烤后期的变化相
利用传统的降噪算法对脑MRI图像降噪时,会使脑MRI图像的纹理、边缘和血管等重要信息丢失.而偏微分方程(PDE)降噪算法能够在降低噪声的同时,可以有效缓解上述情形,确保细节的保留.模糊C均值(FCM)聚类算法和图像降噪算法在图像分割中有广泛的应用.本文将这两种方法结合起来,提出一种PDE降噪和模糊C均值聚类算法相结合的图像分割算法.首先利用改进的模糊C均值聚类算法(SKFCM)对图像进行初始分割;
充分考虑姿态与光照的内在关系,提出了一种利用人脸姿态来校正人脸光照的新方法。首先利用待识别正面2D人脸图像生成特定3D人脸模型;通过改进的九点光源法估计出待识别2D人脸图像和gallery图像的光照方向,把特定3D人脸模型旋转到与gallery光照一致的方向,投影生成2D人脸图像;然后根据提出的姿态估计方法对该2D人脸图像进行姿态估计,恢复成正面,用于最终的识别。在CMU-PIE、CAS-PEAL
图像增强是图像处理的关键技术之一,为了实现图像糊模增强,提高图像质量,提出一种基于混沌粒子群优化算法的图像模糊增强方法。首先对传统模糊增强方法的原理进行分析,指出了人工设置参数的不足,然后采用调整参数少,全局寻优能力强的混沌粒子群算法对模糊增强方法的参数进行优化,最后采用仿真实验对算法的性能进行测试。实验结果表明,混沌粒子群算法可以提高图像的清晰度,不仅得到了较理想的图像视觉效果,而且各项评价指标
针对在光照变化,相似颜色干扰及目标遮挡环境中,当前运动目标跟踪算法存在鲁棒性差、跟踪准确率低的难题,为获得更优的运动目标跟踪效果,提出一种均值漂移和最大类间方差相融合的运动目标跟踪算法。首先利用颜色直方图描述目标特征,以减少背景颜色的干扰,然后在自适应均值漂移算法引入最大类间方差法划分运动目标和背景,以提高抗遮挡能力,最后采用多个算例对算法的性能进行检验。结果表明,本文算法较好解决了当前算法鲁棒性
许多学者指出,HSI模型和其它模型相比在图像处理中性能稳定,最少出现颜色失真,但是在实际应用中,发现它产生的颜色失真需要做进一步的改进,在分析HSI模型原理的基础上,进行相应处理基本避免了颜色失真现象,同时针对HSI模型在图像增强方面没有采用国内外学者已经研究成功且取得比较好效果的黑白图像增强算法,分析并指出了HSI模型在图像增强方面和应用场合方面的局限性。实验结果说明了文中理论分析和算法的有效性