基于局部二值相似性模式(LBSP)的运动目标检测算法 kezunhai@gmail.com http://blog.csdn.net/kezunhai 本文根据论文:Improving background subtraction using local binary similarity patternsWACV2014的内容及自己的理解而成,如果想了解更多细节,请参考原文.该文章思想借鉴了VIBE,其实可以理解成是VIBE+LBP算子变种(LBSP)运动目标检测算法的组合.在VIBE中,算法…

转自http://blog.csdn.NET/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年…

Multiresolution Gray Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns, TPAMI 2002 1.简介 LBP是一种针对灰度图像任意单调变换(monotonic transformation)具有不变性的鲁棒特征算子.除了鲁棒性外,另一个突出特点就是计算量小,实现时只需在很小的邻域内使用少量的算子和查询表. 作者提出算法时,主要是想应用于二维图像纹理分析:工业表面检测…

之前接触过全局二值化(OTSU算法),还有OPENCV提供的自适应二值化,最近又了解到一种新的局部二值化算法,Sauvola算法. 转载自:http://www.dididongdong.com/archives/4048 值得注意的是,计算r×r邻域内像素值的时候,一种优化的策略是,使用OPENCV提供的积分图,计算整张图像的积分图,那么计算r×r区域内的均值可以在常数时间内实现. CV_EXPORTS_W ); 我们常见的图像二值化算法大致可分为全局阈值方法与局部阈值方法这两种类型.其中OT…

SACON(SAmple CONsensus)算法是基于样本一致性的运动目标检测算法.该算法通过对每个像素进行样本一致性判断来判定像素是否为背景. 算法框架图 由上图可知,该算法主要分为四个主要部分,分别是邻域差分.SACON算法核心处理.空洞填充后处理.TOM(Time Out Map),其中TOM(Time Out Map)主要用于背景模型更新,其他部分属于前景目标检测. 背景模型建立 SACON算法建立背景模型的方法是直接取视频序列的前N帧作为背景模型. 对于每个像素而言,其背景模型可以表…

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio…

光照模型(Shading Model)在很多论文中得到了广泛的应用,如robust and illumination invariant change detection based on linear dependence for surveillance application.Making background subtraction robust to sudden illumination Changes以及Illuminatin independent change detectio…

摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算子的彩色边缘图像检测和帧差分相结合的检测方法.首先用Sobel算子提取视频流中连续4帧图像的彩色边缘图像,然后将边缘图像进行隔帧差分相与,提取出较精确的运动目标边缘轮廓.提取的轮廓经过一系列的形态学操作填充,可得到完整的运动目标.实验结果表明,该方法对运动目标边缘轮廓提取准确,抗噪 摘  要: 针对目前常用的运动目标提取易受到噪声影响.易出现阴影和误检漏检等情况,提出了一种基于Sobel算…

在图像处理应用中二值化操作是一个很常用的处理方式,例如零器件图片的处理.文本图片和验证码图片中字符的提取.车牌识别中的字符分割,以及视频图像中的运动目标检测中的前景分割,等等. 较为常用的图像二值化方法有:1)全局固定阈值:2)局部自适应阈值:3)OTSU等. 全局固定阈值很容易理解,就是对整幅图像都是用一个统一的阈值来进行二值化: 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来…

局部自适应阈值二值化 相对全局阈值二值化,自然就有局部自适应阈值二值化,本文利用Emgu CV实现局部自适应阈值二值化算法,并通过调节block大小,实现图像的边缘检测. 一.理论概述(转载自<OpenCV_基于局部自适应阈值的图像二值化>) 局部自适应阈值则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值.这样做的好处在于每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的,而是由其周围邻域像素的分布来决定的.亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高,而亮度较低的图像区域的二值化阈值则会相适…