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鬼影

那时候沟里村的乡亲们还在单干:各家种各家的地,各家收各家的粮;收多了多吃,收少了少吃,收不上借着吃。当然谁也不愿意借着吃,借了得还,谁都愿意多收一些粮食,常言讲家  (本文共1页) 阅读全文>>

中国计量学院
中国计量学院

视频监控中运动目标的检测与跟踪

智能视频监控系统利用计算机视觉等相关技术对视频内容进行分析处理,从而实现智能化的控制和管理。智能监控的基础是运动目标检测与跟踪技术,它们是智能视频监控系统的一个重要环节,是后续一系列分析的前提条件,其性能的好坏直接影响整个系统的表现。因此,对运动目标检测和跟踪进行研究具有重要的意思和应用价值。本文致力于复杂背景下的运动目标检测和跟踪方法的研究,研究内容主要包括以下两个方面。1、针对复杂背景环境下,鲁棒性表现突出的Vibe算法进行研究。当视频序列的第一帧中包含运动目标时,鬼影将伴随着Vibe模型的初始化而产生。由于Vibe算法并未对鬼影做任何特殊处理,鬼影的抑制完全依赖于背景像素点的穿插更新策略,导致抑制过程缓慢。为了达到快速抑制鬼影的目的,提出两种改进算法:其一,根据相邻像素点的空间一致性原则,对前景像素点增加邻域模型判断。当与邻域的匹配达到阈值时,认定该像素点为鬼影像素点,从前景中消去此前景点,并重新初始化该像素点的背景模型;...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于动态场景的高动态图像合成研究

动态范围,指的是像素的最大值与像素的最小值之比。在真实世界中,动态范围往往很大,超过十个数量级。而在相机所拍摄的图像中,由于CRT显示器的限制,只能达到两个数量级。为了获得更好的显示效果,引入了高动态图像,从而扩展图像的动态范围。高动态图像的生成可以分成两类,第一类是基于色调映射的方法。这种方法首先将不同曝光度的图像生成一个高动态的图像,然后通过色调映射的方式使得生成结果可以在正常屏幕下显示。然而这类方法需要估计相机的响应曲线,引入了非线性过程。另一类则是基于曝光融合的方法。直接利用曝光时间不同的一组低动态图像,进行基于金字塔分解的多级融合,同样可以取得很好的效果。本文基于第二类方法,不但避免了相机响应曲线估计的非线性过程,也同时降低了计算复杂度。不过,无论哪一类方法,都需要提前拍摄不同曝光时间的图像组进行图像合成。尽管上述方法对静态场景图像序列效果很好,但是一旦存在相机抖动或物体移动这类动态场景,会使合成结果出现鬼影效应。针对...  (本文共90页) 本文目录 | 阅读全文>>

《计算机科学》2016年08期
计算机科学

高动态范围成像技术中的鬼影检测与去除方法综述

由于广泛的实用价值与理论价值,高动态范围成像(HDRI)技术成为图像处理领域的一个研究热点,如何检测及去除成像过程中产生的干扰影像(即"鬼影")也引起了研究者的广泛关注。将鬼影检测与去除方法按照运动物体是否属于拍...  (本文共6页) 阅读全文>>

《计算机应用研究》2014年03期
计算机应用研究

目标相似性度量的鬼影抑制方法

针对背景差分法中的鬼影扰乱运动目标检测与跟踪问题,提出目标相似性度量的鬼影抑制方法。首先分析间隔帧中目标的直方图分布和像素变化率,依此判...  (本文共4页) 阅读全文>>

重庆邮电大学
重庆邮电大学

ViBe模型与阴影消除相结合的目标提取算法研究

近几年,伴随着计算机技术和计算机视觉的飞速发展,智能视频监控逐渐地在现代生活和生产的各个方面发挥出了越来越大的作用,运动目标提取技术作为智能监控中最为重要的技术也逐渐成为了计算机视觉中的一个研究热点,在该技术中如何提高目标提取的精确性以及适应不同的背景环境一直是研究的难点。本文主要研究了常用的运动目标提取算法,并深入研究了背景减除法中的视觉背景提取(Visual Background Extractor,ViBe)模型,主要对ViBe模型在运动目标提取过程中存在鬼影以及阴影的问题做出了改进。本文提出了鬼影抑制与消除和自适应算法、结合时空域的尺度不变局部三值模式(Spatiotemporal Scale Invariant Local Ternary Pattern,ST-SILTP)纹理特征的阴影提取与消除算法,设计并实现了改进ViBe模型的运动目标提取系统,并通过实验验证了系统的实用性。本文的主要研究内容包括:1.对运动目标提...  (本文共80页) 本文目录 | 阅读全文>>