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搜索资源列表

  1. vc6.0视频处理框架

  2. 主要有目标检测和目标跟踪两大部分，目标检测有背景预测法目标检测和帧间差分法目标检测的程序，目标跟踪法有Mean Shift跟踪，和多目标重心法跟踪。程序调试通过

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-08-10
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：laurensky

  1. 基于像素分类的运动目标检测算法

  2. 摘 要：针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理，用以降低光照变化造成的误检，根据场景中不同像素点的特点，对图像进行分类处理，单模态类的像素用中值法进行背景建模，多模态类的像素用混合高斯模型建模。实验结果表明，该算法与传统的高斯建模法相比，减少了运算量，更易于应用在实时系统中。 关键词：背景差分；高斯混合模型；中值法；运动目标检测；像素分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-20
    • 文件大小：159744
    • 提供者：keykeycai

  1. 图像序列中多目标跟踪

  2. 本论文研究的主要内容为图像序列中多目标的跟踪技术。作为一个有着广泛应用背景的研究领域，图像序列的目标跟踪吸引了大批专家级的研究学者参与。尽管已经提出了不少算法，但真正能实际运作的寥寥可数，大多还处在实验研究阶段。面对这种研究现状，本文试图在前人工作的基础上，通过对特征点检测、图像稳定和跟踪算法的分类研究，探索和总结出一个实用的目标跟踪方案，并期望在此基础上增强对算法的理解以及对某些问题的求解提出改进。 静止背景中目标检测和跟踪方面，本文在前人大量工作的基础上，总结了成熟的静止背景中目标检测算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-11
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：wxfei2006

  1. 视频图像运动目标检测

  2. 视频演示算法包括： 1. 静态背景下的背景预测法目标检测 2. 静态背景下帧间差分法目标检测 3. Mean Shift目标跟踪方法 4. 重心多目标跟踪方法

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-07-01
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：baby301

  1. 大津法 图像处理

  2. 最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差 越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-09-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：tonychangyuan

  1. 智能视频监控系统运动检测算法的研究与实现

  2. 本文提出了一种新的运动检测算法：在固定背景差分图像法的基础之上引入 分块的思想；根据背景噪声高斯分布的特征确定了检测的阈值；加入了自适应亮 度调节和参考帧更新机制。实验结果表明：相对于已有算法具有更好的性能，抗 干扰能力更强，运动物体检测结果更准确、更可靠。本文采用基于块的顺序区域 生长法进行运动目标提取，提出了采用区分规律性运动和非规律性运动的思路， 以降低自然界中物体运动对检测效果的影响。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：jugede

  1. 大津法阈值选取代码

  2. 最大类间方差法是由日本学者大津于1979年提出的,是一种自适应的阈值确定的方法,又叫大津 法,简称OTSU。它是按图像的灰度特性,将图像分成背景和目标2部分。背景和目标之间的类间方差 越大,说明构成图像的2部分的差别越大,当部分目标错分为背景或部分背景错分为目标都会导致2部 分差别变小。因此,使类间方差最大的分割意味着错分概率最小。 对于图像I(x,y),前景(即目标)和背景的分割阈值记作T,属于前景的像素点数占整幅图像的比 例记为ω0,其平均灰度μ0;背景像素点数占整幅图像的比例为ω1,其平

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-09-07
    • 文件大小：1024
    • 提供者：zxb890727

  1. 天文图像中的瞬时星光检测matlab程序及GUI显示

  2. 天文图像中的瞬时星光检测matlab程序及GUI显示，采用了背景差分法进行图像检测，通过设定阈值进行区分。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-08-06
    • 文件大小：385024
    • 提供者：zhaipeng815

  1. 嵌入式系统/ARM技术中的一种行人视频检测中阴影检测去除设计和实现

  2. 随着计算机技术的飞速发展，基于计算机视觉技术的智能视频监控成为一个研究热点。从视频中进行行人检测是是智能视频监控中最为关键的一步。基于梯度方向直方图（hog）的检测方法以其良好的检测效果得到很多研究者的广泛关注。然而，由于基于hog的检测方法需要大量的计算，实时性很难满足实际应用的需求。而基于运动信息的运动检测算法，如背景差分法等，因为计算简单在很多实际系统中得到运用，但是在复杂场景下很难获得较高的准确率。 　　本文提出一种新的基于YUV颜色空间的阴影去除算法，因为很多摄像头的输出信号采用YUV

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：366592
    • 提供者：weixin_38608866

  1. 交通场景中的实时多目标自动跟踪算法

  2. 针对交通场景中多目标跟踪过程中实时性和鲁棒性的问题，提出一种基于混合高斯和稀疏光流的多目标自动跟踪算法。该算法利用自适应背景差分法提取前景目标，用特征点对目标进行表达，通过稀疏光流算法建立起前后帧间的数据关联，并通过模版更新机制来降低可能的较大形变带来的干扰。实验结果表明，该算法适用于多数交通场景，实时性较好，对光照和噪声都具有很强的鲁棒性，可以实现对多目标的准确而又稳定的跟踪。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：582656
    • 提供者：weixin_38672739

  1. 交通视频中的车辆计数方法研究.pdf

  2. 对交通视频中的车辆计数方法进行了研究。首先采用背景更新的背景差分法获得无运动目标的背景，并采用帧差法检测 是否存在运动目标，以此作为背景更新的依据。然后当前帧与背景图像做差值，并进行二值化提取运动目标。对于光线较暗车辆目标提 取不完整和由于光照产生伪目标的情况，采用一种基于虚拟的横向检测线和纵向检测线相结合的检测方法计数。实验表明，本方法可 较准确的实现车辆计数，并有较好的实时性。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_52189300

  1. 基于LabVIEW的运动工件分拣系统的设计与实现

  2. 机器视觉在工业当中的应用一直是研究的热点,流水线上不同类别工件的分类抓取技术在工业生产中有较高的需求,因此,本文运用机器视觉技术构建了一个运动工件分拣系统.系统中图像处理和工件识别算法的开发是基于LabVIEW的视觉开发模块,用EPSON SCARA-G6机械臂完成工件抓取任务,机械臂的运动控制算法在EPSON的RC+5.0环境下编程实现.运动工件的位置检测采用了背景差分法,背景的实时更新使该方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38677306

  1. 基于视觉的移动机器人目标识别与避障研究

  2. 这项工作研究了基于视觉的移动机器人目标识别和自动避障方法，解决了移动机器人可以在复杂环境中移动和识别目标的问题。 构建Mecanum轮移动平台，并配备Kinect传感器和激光测距仪传感器，将数据传输到主机以进行信息决策分析，并执行系统生成移动机器人运动控制命令，然后将这些命令上传到云数据中心并建立SQL Server数据库表中存储的信息。 机器人每张桌子扫描100毫秒，以执行最新的控制信息。 0bject检测使用高斯模型背景差分法检测对象。 目标特征提取采用SURF（提速鲁棒特征）算法，并使用R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38516386

  1. 基于面阵图像传感器的自动读值光电自准直仪

  2. 利用面阵图像传感器,提出自动瞄准读式光电自准直仪的设计方案,从工作原理、硬件以及软件三方面阐述该系统的设计方案和实现方法。通过面阵图像传感器(CCD或CMOS)实现精确的二维测量,选用Blackfin系列DSP嵌入式内核处理器BF549,实现对图像数据的采集、存储和计算,利用液晶显示屏实时显示处理结果。利用帧间差分法和背景差分法相结合的算法检测静态背景下的运动目标,确定当前运动点的位置,计算出角位移结果并实时显示。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：791552
    • 提供者：weixin_38687343

  1. 视频监控中运动目标检测和阴影消除

  2. 由于外界环境的复杂性，视频监控中检测出的运动目标往往轮廓缺损，并伴随阴影和噪声等问题。提出了一种方法用以改善轮廓、消除阴影和噪声。该方法首先利用五帧梯度图像的差分确定运动目标的变化区域，再与背景差分法的结果相或，获取了运动目标的完整轮廓。分析了阴影在HSV颜色空间的特性，用以消除阴影，并根据噪声的分布特性去除噪声。处理结果表明，处理速度为20 ms/帧，达到实时性要求，运动目标消除了阴影和噪声，具有较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：936960
    • 提供者：weixin_38609401

  1.  基于视频图像的目标检测技术研究

  2. 本文基于常用运动目标检测方法进行了研究。首先阐述了视频监控系统中常用运动目标检测方法，并对Surendra 背景提取算法及改进的帧间差分法进行了说明。运用对称差分法和背景差分法的融合方法进行运动目标检测，实验表明本文运用的方法对运动目标检测具有准确性与实时性。最后得出运用背景差分和帧间差分法的融合检测方法进行运动目标检测，可以得到好的目标检测效果的结论。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：584704
    • 提供者：weixin_38519387

  1. 边缘检测与帧差法相融合的视频分割算法

  2. 常用的视频分割算法包括光流法、背景减除法和帧差法，但是3种算法容易受到计算量、环境噪声以及亮度突变等因素的影响，造成分割效果不理想。为了改善视频分割的质量，能够较好效果的提取到运动物体，提出一种将边缘检测与帧差法相融合的算法。该算法同时在两个方向进行。一是对相邻两帧图像进行边缘检测，将图像的边缘进行差分以得到运动物体的轮廓，为了连接轮廓中可能会出现的细小断点，对差分结果进行闭运算。二是根据设定的阈值，将相邻两帧图像的对应像素值转换为二值化数据，对二值化结果进行差分。最后综合闭运算与二值化差分结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38516706

  1. 一种有效抑制运动目标周围“空洞”的算法

  2. 针对基于背景差分法提取运动目标后广泛存在“空洞”、“重影”等问题，提出了一种新型的抑制运动目标周围“空洞”的算法。首先，对视频图像进行前景提取，在进行去阴影以及形态学上的处理后，采用非极大值抑制的算法对运动目标进行一次“内部空洞”处理，但是处理后得到的运动目标周围依然存在“空洞” 问题，这将会直接干扰项目后期对运动目标数量的估计。因此，本文提出了一种邻近几何中心值抑制的算法，该算法的核心思想是通过判断每帧当中所有运动目标与之相对应地周围“空洞”的几何中心距离有选择性进行“空洞” 抑制。实验结果表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38689477

  1. 复杂监控环境下运动目标的检测和跟踪方法

  2. 具有实时检测、跟踪和分析判断的智能化监控系统是智能化监控系统发展的必然趋势，本文提出一种在实时监控下检测和跟踪运动目标的方法，首先使用背景差分法检测出运动目标，并定期使用背景更新策略对参考背景进行局部更新，这样可以提高目标检测的精确度。目标跟踪时在不同的尺度空间获得目标的关键点，增强算法目标在遮挡情况下的鲁棒性，接下来使用 mean shift 算法估计目标在下一帧的位置。采用IBM 研究中心的测试视频序列对本文的方法进行了测试，实验结果表明，该方法是有效可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38628150

  1. 背景模型实现车辆检测设计

  2. 摘  要：为解决基于背景差分的车辆检测办法易受交通状况影响的问题，首先建立基于区间分布的自适应背景模型，然后利用改进的背景更新算法对建立的背景模型选择性更新。实验结果表明，该算法在交通堵塞或临时停车等复杂交通环境中有很好的背景提取和更新效果。与经典的算法相比，该车辆检测算法在实时性和准确性方面都有所提高。 　　随着智能交通技术的发展，智能交通系统中交通检测已经成为计算机视觉技术应用的一项重要课题。序列图像中车辆检测与跟踪在智能交通领域中起着关键作用。车辆检测常用的方法有基于帧间的差分办法、光流

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-18
    • 文件大小：338944
    • 提供者：weixin_38660813
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