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原文:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 转自:http://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/51866319 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion…
一方面为了学习,一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识,具体的方法有很多,帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.更为具体的资料可以参考一下链接,作者做了很好的总结.点击打开链接http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9622285 我只要针对作者提供…
一.运动目标检测简介   视频中的运动目标检测这一块现在的方法实在是太多了.运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测.先简单从视频中的背景类型来讨论.        静态背景下的目标检测,就是从序列图像中将实际的变化区域和背景区分开了.在背景静止的大前提下进行运动目标检测的方法有很多,这些方法比较侧重于背景扰动小噪声的消除,如:1.背景差分法2.帧间差分法3.光流法4.混合高斯模型(GMM)5.码本(codebook)还有这些方法的变种,例如三帧…
前景分割中一个非常重要的研究方向就是背景减图法,因为背景减图的方法简单,原理容易被想到,且在智能视频监控领域中,摄像机很多情况下是固定的,且背景也是基本不变或者是缓慢变换的,在这种场合背景减图法的应用驱使了其不少科研人员去研究它. 但是背景减图获得前景图像的方法缺点也很多:比如说光照因素,遮挡因素,动态周期背景,且背景非周期背景,且一般情况下我们考虑的是每个像素点之间独立,这对实际应用留下了很大的隐患. 这一小讲主要是讲简单背景减图法和codebook法. 一.简单背景减图法的工作原理. 在视频…
运动检测(前景检测)之(一)ViBe zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 因为监控发展的需求,目前前景检测的研究还是很多的,也出现了很多新的方法和思路.个人了解的大概概括为以下一些: 帧差.背景减除(GMM.CodeBook. SOBS. SACON. VIBE. W4.多帧平均……).光流(稀疏光流.稠密光流).运动竞争(Motion Competition).运动模版(运动历史图像).时间熵……等等.如果加上他们的改进版,那就是很大的一个家…
1.VIBE思想: 为每个像素点存储了一个样本集,样本集中采样值就是该像素点过去的像素值和其邻居点的像素值,然后将每一个新的像素值和样本集进行比较来判断是否属于背景点. 2.VIBE模型初始化 通用的检测算法的初始化,需要一定长度的视频序列来完成,需要耗费数秒时间:VIBE只需要一帧图像即可.ViBe初始化就是填充像素的样本集的过程但是由于在一帧图像中不可能包含像素点的时空分布信息,我们利用了相近像素点拥有相近的时空分布特性,具体来讲就是:对于一个像素点,随机的选择它的邻居点的像素值作为它的模型…
ViBe算法:ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequences 算法官网:http://www2.ulg.ac.be/telecom/research/vibe/ 描述: ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少. Code: 算法执行效率测试程序,windows和linux操作系统下的程序和c/c++文件都可以在作者…
一.Vibe 算法的优点 Vibe背景建模为运动目标检测研究邻域开拓了新思路,是一种新颖.快速及有效的运动目标检测算法.其优点有以下两点: 1.思想简单,易于实现.Vibe通常随机选取邻域20个样本为每个像素点建立一个基于样本的背景模型,具有初始化速度快.内存消耗少和占用资源少等优点,随后,利用一个二次抽样因子φ,使有限的样本基数能近似表示无限的时间窗口,即在较少样本前提下,保证算法的准确性,最后,并采用一种领域传播机制保证算法的空间一致性. 2.运算效率高.有两方面的原因:一是Vibe背景模型…
Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 源码实现attilax总结 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小1 1.2. 具体流程1 1.3. 提升性能 可以使用采样法即可..1 1.4. 实现代码1 1.1. 原理,主要使用像素模糊后的差别会变小 通过计算横向前后俩点像素的差异..然后累加即可.. 1.2. 具体流程 图片灰度化,这样可以只保留hsv分量了...然后读取v分量,就是明亮度了.. Hs色相和饱和度全部去除了..   比较v分量的差异即可.. 1.3. 提升性…
Atitit 图像清晰度 模糊度 检测 识别 评价算法 原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3.  1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark:   1)肉眼可…