目标检测中背景建模方法
V i B e 算 法 原 理 详 解
目标检测之vibe---ViBe（Visual Background extractor）背景建模或前景检测ViBe算法：ViBe - a powerful technique for background detection and subtraction in video sequencesViBe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。
Windows and Linux users: a benchmarking program to evaluate the time needed by ViBe on your platform and on your own sequences!?Download an archive?zip archive [15 MB]?to evaluate the time needed by ViBe on your platform (Windows or Linux [Wine]), and on your own sequences.A program for Windows and Linux.?Download an archive?zip archive [16 MB]?to use ViBe on Windows (or under?Wine?in Linux).The program allows you to: (1) save the result for your own images, (2) change the few parameters of ViBe to experiment with, and (3) reproduce our results.Linux: link a C-C++ object file to your own code.?We provide the object (compiled) code of ViBe for non-commercial applications. Under Linux, download the32 bits zip file, or the?64 bits zip file. Details on?this page.当然，在使用ViBe算法时应该遵循算法官网的License。
背景建模算法
背景建模算法1 基本原理视频图像中运动目标检测的一种方法，其基本思想是对图像的背景进行建模。
一旦背景模型建立，将当前的图像与背景模型进行某种比较，根据比较结果确定前景目标（需要检测的运动目标）。
2 难点（1）环境光照的变化（光照突然性的变化和缓慢的变化）（2）背景的多模态性（背景中存在的细微的运动将影响前景目标检测的结果）（3）运动物体的阴影（4）图像噪声（5）新的不动的物体进入到背景中（如何快速适应背景的变化）3 分类背景建模方法可以分为两类，颜色背景模型和纹理背景模型。
3.1 颜色背景模型颜色背景模型其思想是对图像中每个像素的颜色值（灰度或彩色）进行建模。
如果当前图像坐标(x,y)上的像素颜色值与背景模型中(x,y)上的像素颜色值有较大差异时，当前像素被认为是前景，否则为背景。
颜色背景模型的一个最明显的缺点是对阴影敏感，即将阴影误检测为运动目标。
在特定场合下，需要在检测后对阴影进行抑制和消除。
3.1.1 平均背景模型平均背景模型(Average Background Model)是一种简单、计算速度快但对环境光照变化和背景的多模态性比较敏感的一种背景建模算法。
其基本思想是：计算每个像素的平均值作为它的背景模型。
检测当前帧时，只需要将当前帧像素值I(x,y)减去背景模型中相同位置像素的平均值u(x,y)，得到差值d(x,y)，将d(x,y)与一个阈值TH进行比较，那么得到输出图像output的值如下：(3-1)(3-2)这里TH可以采用自适应算法进行确定，需要计算每个像素的帧间差的平均值和标准差。
公式如下：令代表t时刻的图像中(x,y)处的像素值，inter代表两帧之间的间隔，通常设置为3，令如下：(3-3)(3-4)(3-5)M通常要足够大（>30+inter）来保证和的精确性。
得到了和后TH可以这样确定：TH = + (3-6)其中一般设置为2。
为了提高算法的鲁棒性，可以在检测完之后要对背景模型进行更新，对于所有像素(x,y)，令,,更新后分别为,,：(3-7)(3-8)(3-9)这里为学习率(0~1)，越大，对背景变化的适应速度越快。
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究
视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究视频图像中运动目标检测与跟踪方法研究目前，随着无人驾驶、智能监控系统、机器人等领域的发展，视频图像中运动目标检测与跟踪技术显得十分重要。
运动目标检测与跟踪是指在视频图像中，通过计算机视觉技术准确地识别和跟踪移动的目标物体。
本文将深入探讨视频图像中运动目标检测与跟踪的方法及其研究现状。
一、运动目标检测方法研究1. 光流法：光流法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过计算相邻帧之间像素的位移，来估计目标物体的运动方向和速度。
该方法基于前提假设，即视频中的相邻帧之间的像素强度不会发生变化。
然而，在实际应用中，由于光照变化、遮挡等因素，光流法往往无法准确估计目标物体的运动。
2. 背景建模法：背景建模法是一种基于像素的运动目标检测方法，通过对视频图像中的背景进行建模，将与背景差异较大的像素判定为运动目标。
背景建模法可以通过统计学方法或者机器学习方法来建模背景，然后利用背景模型与当前帧进行比较，以得到运动目标。
然而，背景建模法对于光照变化、摄像机抖动等因素比较敏感，导致检测结果不够准确。
3. 全局运动目标检测法：全局运动目标检测法是一种基于区域的运动目标检测方法，通过将视频图像划分为多个小区域，对每个区域进行运动分析，以判定是否存在运动目标。
该方法可以克服背景建模法的不足，具有较好的适应性和准确性。
二、运动目标跟踪方法研究1. 卡尔曼滤波器：卡尔曼滤波器是一种常用的运动目标跟踪算法，通过对目标的状态进行估计和预测，来实现目标的跟踪。
卡尔曼滤波器通过动态模型和观测模型对目标的运动进行建模，然后通过观测数据对目标的状态进行更新。
然而，卡尔曼滤波器对于非线性问题的跟踪效果较差。
2. 粒子滤波器：粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的运动目标跟踪算法，在复杂背景和非线性目标跟踪中表现出较好的效果。
粒子滤波器通过随机采样的粒子对目标状态进行估计，并根据观测数据进行更新。
然而，粒子滤波器的计算复杂度较高，且对于目标缺失或者遮挡情况处理不佳。
动静判别算法
动静判别算法
动静判别算法是一种在视频监控、运动检测等领域常用的算法。
它的主要目的是区分视频中的静态背景和动态前景，以便进一步进行目标检测、行为分析等任务。
以下是动静判别算法的基本原理和实现方法：
1. 背景建模：动静判别算法首先需要对视频背景进行建模。
常用的背景建模方法包括混合高斯模型、卡尔曼滤波器等。
这些方法通过对视频序列中的像素点进行统计或预测，建立每个像素点的背景模型，记录其颜色、亮度等信息。
2. 运动检测：在背景建模的基础上，动静判别算法通过比较视频序列中当前帧与背景模型之间的差异，检测出运动区域。
这些差异可以通过像素值、颜色、纹理等特征的差异来衡量。
常用的运动检测方法包括帧差法、光流法等。
3. 阈值判断：动静判别算法通常会设定一个阈值，用于区分静态背景和动态前景。
当某个像素点的运动检测结果超过阈值时，该像素点被判定为动态前景；否则，被判定为静态背景。
阈值的设定可以根据实际应用场景进行调整，以适应不同的环境条件。
4. 更新机制：为了适应环境的变化，动静判别算法还需要建立背景模型的更新机制。
当检测到某个像素点长时间处于动态状态时，将其纳入背景模型中；当某个像素点长时间处于静态状态时，将其从背景模型中剔除。
这样可以保证背景模型能够自适应地调整，提高动静判别的准确性。
动静判别算法的实现方式有多种，可以根据具体的应用场景和需求选择适合的方法。
在实际应用中，动静判别算法还需要考虑噪声、阴影等干扰因素的影响，以及复杂场景下的目标跟踪和行为分析等问题。
运动目标检测方法
运动目标检测方法
运动目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的运动目标并将其从背景中分割出来。
以下是几种常见的运动目标检测方法：
1. 基于背景差分的方法：该方法通过建立静态背景模型并通过计算当前帧与背景之间的差异来检测运动目标。
常见的背景差分算法有帧差法、高斯混合模型（GMM）法等。
2. 基于光流的方法：光流是描述图像中像素运动方向和速度的一种方法。
基于光流的运动目标检测方法通过计算两个相邻帧之间的光流场，并根据光流的一致性来检测运动目标。
常见的光流算法有Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck 算法等。
3. 基于运动轨迹的方法：该方法通过跟踪目标的运动轨迹来检测运动目标。
常见的运动目标跟踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等。
4. 基于深度学习的方法：近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。
基于深度学习的运动目标检测方法通过使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），来学习图像或视频中的运动目标特征，并进行目标检测。
5. 基于多目标跟踪的方法：运动目标检测通常是多目标跟踪的前置任务。
基于
多目标跟踪的方法可以通过结合目标检测和目标跟踪的技术，实现对连续帧中的多个目标进行准确的检测。
这些方法各有特点和适用领域，选择适合任务需求的方法能够提高运动目标检测的效果。
一种用于视频目标检测的时空背景建模方法
ｔ ｎ ｉ ｅｈ ｍ ｇｎ ｏｓ ｅｉ ｓ ｆ ａｋｒｕ ｄ ｘｅｉ ｅｔｌｅｕｔ ｓｏ ａ ｔｅｉｔ ｒｙｏ ｅ ｃｅ ｂｅｔ ｗｔ ｔ ｒｐｓｄ ｈ ｏ ｅ ｎｔ ｏ ｏｅｅｕ ｇ ｎ ｃｇｏ ｎ ．Ｅ ｐｒ ｎａ ｒｓｌ ｈｗｔ ｔｈ ｎ ｇｉ ｆ ｔ ｔ ｏｊｃ ｉ ｅｐｏｏｅ ｅ＇ ｓ ｉ ｈ ｒ ｏ ｏｂ ｍ ｓ ｈ ｅ ｔ ｄｅ ｄ ｓ ｈｈ ｂｃｇｏｎ ｅｔ ａ ｅｔ ｐｒｌ ａ ｓ ａ ｏｅ ｂ ｃｇｏｎ ， ｎ ｃｉｖｓｓｔｆ ｔ ｙｐｒ ｒ ｎｅ ｈ ｅｄｔ ｔ ｅ ｂ ｃ ａ ａｋ ｕｄｉｂｔ ｒｈｎｔ ｍ ｏａ Ｇ ｕｓ ｎｍ ｄｌ ａｋ ｕｄ ａｄａｈｅｅ ａ ｓ ｃｏ ｅｆ ｍａｃ ｉ ｅ ｃ ｄｔ ｊ ｔｔ ｔ ｒ ｓ ｅｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｉａ ｒ ｏ ｗ ｌ ｅ ｅ ｈ ｏ ｅ ｓｈ
一种基于目标定位的背景建模与视觉跟踪方法
第 ４期
吉 林 大 学 学 报 （理 学 版 ）
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｉ ｎ Ｕ ｉ ｒｉ （ ｃｅ ｃ ｄ ｉｎ ｏ ｒａ ｏ ｌ ｎｖ ｓ ｙ Ｓ ｉｎ ｅＥ ｉｏ ） Ｊｉ ｅ ｔ ｔ
Ｖｏ ． ８ Ｎｏ． １４ ４
２１ ０ ０年 ７月
Ｊｌ ２ ０ ｕｙ ０１
ｏｊｃ ｉ ｉｅ ｅｕ ｎｅ ， ｎ ｅ ｏ ｓ ｕｔ ｔｅｂ ｃ ｇｏ ｎ ｏ ｅ．Ｉ ｅ ｅｔ ｅ ｖｒｏ ｅ ｅｍｉ ｎ ｆ ｂｅｔ ｎｖｄｏｓｑ ｅ ｃｓ ａ ｄｔ ｎｃｎｔ ｃｓ ｈ ａｋ ｒｕ ｄ ｍ ｄ１ ｔ ｆ ｃｉ ｌ ｏ ｅｃｍ ｓｔ ｘ ｇｏ ｈ ｒ ｆ ｖ ｙ ｈ ｉ ｂｃ ｇｏ ｎ ｉｅ ａｄ ｆ ｅｒｕ ｄ ｏ ｊｃ ｉ ｔ —ｖｒｇｎ ｅｈ ｄ Ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒｓｌ ｈ ｗ ｔａ ｔｅ ａｋ ｒｕ ｄ ｐｘｌ ｎ ｏ ｇｏｎ ｂｅｔ ｎ ｉ ａｅａ ｉｇ ｍ ｔｏ ． ｘ ｅｉ ｔ ｅｕｔ ｓｏ ｈｔ ｈ ｓ ｒ ｍｅ ｍｅ ｌ ｓ
一
种 基 于 目标 定 位 的 背 景 建 模 与 视 觉 跟 踪 方 法
张 博 ，申铉 京
（ 吉林大 学 计算机科学 与技术学 院 ， 长春 １０ １ ） ３０ ２
摘 要 ：提 出一 种 基 于 目标 定 位 的 背景 建 模 方 法 ，通 过 对 视 频 序 列 中运 动 目标 的位 置 进 行 预 估 ，将前 景 点 与背 景 点初 步分 离 ，进 而构 建 背 景模 型 ，有 效 避 免 了传 统 时 间平 均 法构 造 背 景
Ｋ ｙｗｏｄ ：ｉｔ ｌ ｅ ｔ ｕｖ ｉａ ｃ ；ｂ ｃｇｏ ｎ ｏ ｅｉｇ ｏ ｊｃ ｔ ｃ ｉｇ ｅ ｒｓ ｎｅ ｉ ｎ ｒｅｌ ｎ ｅ ａｋ ｒｕ ｄ ｍ ｄ ｌ ； ｂｅｔ ｒ ｋｎ ｌｇ ｓ ｌ ｎ ａ
视频运动目标检测方法研究与分析
视频运动目标检测方法研究与分析视频运动目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它广泛应用于智能视频监控、交通流量统计、自动驾驶、医学图像分析等领域。
目标检测任务的难度主要在于在不同场景下，不同光照条件下，物体会呈现出不同的外观变化，同时还存在图像噪声、遮挡、部分遮挡等问题，这些因素都会对目标检测结果造成干扰。
一、传统视频目标检测方法1. 基于帧间差分法帧间差分法是电子监控领域最早使用的目标检测算法之一，其基本思路是将相邻两帧图像进行相减得到差值图，然后根据设定的阈值进行像素分类。
若差分结果大于阈值，则判断该像素点为运动像素点；反之，若差分结果小于阈值，则认为该像素点是背景像素点。
帧间差分法简单易行，速度较快，但由于只考虑了像素值的变化，无法区分运动目标和噪声或背景像素，且当目标的运动速度较慢、光照条件发生变化时，容易产生误检测。
2. 基于背景建模法背景建模法是一种通过学习并建模背景图像来实现目标检测的算法。
该方法常用的技术有Mixture of Gaussian（高斯混合模型）、Self-Organizing Background Subtraction （自组织背景减法）等。
Mixture of Gaussian方法建立了一个高斯混合模型来对背景进行建模，通过计算像素值与模型高斯分布之间的距离来判断像素点是否属于背景。
该方法在处理室外环境下的背景建模效果优异，但在室内环境下易受到光照变化和阻挡干扰，容易产生误检测。
二、深度学习相关方法在深度学习技术的快速发展下，深度神经网络被广泛应用于目标检测任务中。
1. R-CNN方法系列R-CNN方法系列是一种基于卷积神经网络的目标检测算法。
其主要思路是将输入图像划分为多个候选框，然后通过卷积神经网络对每个候选框进行特征提取。
最后，通过SVM分类器和回归器来计算候选框的置信度和坐标信息，以确定目标类别和位置。
R-CNN方法系列在目标定位和分类任务上取得了不错的效果，但缺点是算法速度较慢，不适用于实时应用场景。
试描述基于高斯混合模型背景建模的步骤
试描述基于高斯混合模型背景建模的步骤背景建模是计算机视觉领域中的一个重要问题，它被广泛应用于目标检测、跟踪、视频分析等领域。
背景建模的目的是从输入的视频序列中估计出场景的背景模型，以便于检测出场景中的前景目标。
在背景建模中，高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）是一种常见的背景建模方法。
基于高斯混合模型背景建模的步骤主要包括以下几个方面：1. 数据预处理在进行背景建模之前，需要对输入的视频数据进行预处理。
预处理的主要目的是去除图像中的噪声和不利于背景建模的影响因素，例如光照条件的变化、相机的移动等。
预处理的方法包括平滑滤波、图像增强、运动补偿等。
2. 模型初始化在建立GMM模型之前，需要对模型进行初始化。
初始化的目的是确定每个高斯分量的初始参数，包括均值、方差和权重。
通常情况下，可以使用先验知识或者简单的聚类算法来初始化模型。
3. 建立GMM模型建立GMM模型是背景建模的核心部分。
在该步骤中，需要使用EM算法来估计高斯混合模型的参数。
EM算法是一种迭代算法，它通过交替进行两个步骤来求解问题，即E步骤和M步骤。
在E步骤中，计算每个像素的后验概率，即该像素属于每个高斯分量的概率；在M步骤中，使用最大似然估计法更新高斯分量的参数。
迭代过程会一直进行，直到收敛为止。
4. 背景模型更新背景模型的更新是指随着时间的推移，背景模型需要不断地进行更新以适应场景的变化。
在模型更新的过程中，需要考虑到前景目标的影响，以避免将前景目标误判为背景。
在更新模型时，可以采用加权平均法、自适应学习率法等方法。
5. 前景检测在背景模型建立完成后，可以通过前景检测来识别场景中的前景目标。
前景检测的方法包括阈值法、基于形态学的方法、基于连通性的方法等。
通过前景检测，可以得到场景中的前景目标的位置信息和形状信息。
基于高斯混合模型的背景建模是一种常见的背景建模方法。
它通过建立高斯混合模型来估计场景的背景模型，从而实现前景目标的检测和跟踪。
opencv mog2 原理
opencv mog2 原理OpenCV MOG2（Mixture of Gaussians）是一种常用的背景建模算法，用于视频中的移动目标检测。
MOG2算法基于高斯混合模型，能够自动学习和更新背景模型，从而准确地提取前景目标。
本文将介绍MOG2算法的原理和应用。
一、背景建模算法介绍背景建模是计算机视觉中的一项重要任务，广泛应用于视频监控、智能交通等领域。
其主要目的是从视频中提取出静态背景，以便于后续的目标检测和跟踪。
MOG2算法是背景建模算法中的一种，相比于传统的MOG算法，它具有更好的适应性和鲁棒性。
二、MOG2算法原理MOG2算法使用高斯混合模型来对每个像素的颜色进行建模，即假设每个像素的颜色值来自于多个高斯分布的混合。
通过学习像素颜色的分布，MOG2算法能够自动地建立起背景模型，并根据新的观测数据进行模型的更新。
MOG2算法的具体步骤如下：1. 初始化背景模型：对于每个像素，初始化一个包含K个高斯分布的混合模型，其中K是一个预先设定的常数。
2. 前景检测：对于每一帧输入图像，计算每个像素与其对应的背景模型之间的匹配度。
如果像素的颜色与背景模型的某个高斯分布的匹配度低于一个阈值，那么该像素被认为是前景。
3. 模型更新：对于被认为是前景的像素，更新其对应的高斯分布的参数；对于被认为是背景的像素，不进行更新。
通过这种方式，MOG2算法能够自动地适应场景变化，减少误检率。
4. 背景更新：定期对背景模型进行更新，以适应长时间运行中的光照变化和场景变化。
三、MOG2算法的优点MOG2算法相比于传统的背景建模算法具有以下优点：1. 自适应性：MOG2算法能够自动地学习和适应场景的变化，减少了手动调参的工作量。
2. 鲁棒性：MOG2算法能够处理光照变化、动态背景等复杂场景，具有更好的鲁棒性。
3. 低延迟：MOG2算法使用了基于高斯分布的建模方法，计算效率高，能够实时处理视频流。
四、MOG2算法的应用MOG2算法在视频监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。
动目标检测
动目标检测动目标检测是指在视频或图像序列中，快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
动目标检测在许多应用中都有着广泛的应用，比如视频监控、交通监控、智能驾驶等领域。
下面将介绍一些常见的动目标检测方法。
一、基于传统的动目标检测方法：1. 基于背景差分法：该方法通过将当前帧的像素值与背景模型进行比较，来检测出目标。
这种方法简单、直接，但对光照变化和背景的不稳定性较为敏感。
2. 基于帧差法：该方法通过比较相邻帧之间的像素差异，来检测出目标。
帧差法可以适应光照变化和背景的变化，但对运动目标的遮挡情况不敏感。
3. 基于自适应背景建模：该方法通过维护一个适应性的背景模型，来动态更新背景信息，从而减少光照变化和背景的影响。
这种方法可以适应复杂的场景变化，但对于目标突然静止不动的情况处理效果不佳。
二、基于深度学习的动目标检测方法：1. 基于卷积神经网络（CNN）的动目标检测：通过训练深度神经网络模型，将视频或图像序列中的目标进行分类和定位。
这种方法可以自动学习目标的特征表示，从而提高检测的准确性和鲁棒性。
2. 基于循环神经网络（RNN）的动目标检测：通过将时间信息纳入模型中，建立时间上下文的关系，从而提高目标的追踪和预测能力。
这种方法可以适应目标的运动和变形，对目标的形状和结构变化不敏感。
三、动目标检测的评价指标：1. 准确率（Accuracy）：检测结果与真实标注之间的重叠程度。
2. 误检率（False Positive Rate）：虚警率，即没有目标但却被错误检测出来的像素或区域。
3. 漏检率（Miss Rate）：目标没有被检测到的像素或区域。
4. F1 值：综合考虑准确率和漏检率的一个评价指标。
总结起来，动目标检测是指在视频或图像序列中，通过提取目标的运动信息，进行快速且准确地检测和追踪运动目标的过程。
根据不同的应用需求，可以选择合适的算法和模型进行动目标检测，以提高检测的准确性，实现对运动目标的有效监控和分析。
海思 移动侦测实现原理
海思移动侦测实现原理
海思（HiSilicon）是华为旗下的芯片设计公司，主要致力于开发处理器、芯片和解决方案。
移动侦测（Mobile Detection）通常指的是在视频监控中，通过算法检测视频中是否有运动物体。
下面是一般移动侦测的实现原理：
1.背景建模：移动侦测首先需要建模背景，以便将运动物体与静
态背景分离。
这通常包括获取视频的一定时间段内的背景图像，并使用
这些图像建立一个静态背景模型。
2.帧差法：帧差法是最简单的移动侦测算法之一。
它通过比较当
前帧和背景帧之间的差异来检测移动物体。
如果两帧之间的像素差异超
过了设定的阈值，就认为该像素处有运动物体。
3.光流法：光流法是基于图像中像素在时间上的位移来检测运动
物体。
它利用图像中相邻帧像素之间的位移关系，通过计算光流场来确
定物体的运动。
4.高级背景建模算法：为了更准确地建模背景，一些高级背景建
模算法被引入，例如基于高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，
GMM）的背景建模。
这种方法使用多个高斯分布来建模背景，能够更
好地适应场景中的动态变化。
5.形状分析和目标跟踪：一旦检测到移动物体，可以通过形状分
析和目标跟踪来进一步分析和追踪物体的运动。
这包括目标的形状、大
小、速度等信息。
在实际应用中，移动侦测常用于视频监控系统，例如智能家居、商业安防、交通监控等领域。
具体的实现方式和算法选择可能因系统需求和环境特点
而有所不同。
knn背景建模算法
knn背景建模算法
KNN背景建模算法是一种基于邻近性的监督学习算法，常用
于图像处理和计算机视觉领域中的背景建模任务。
背景建模是指从图像或视频序列中提取出背景信息，用于后续的目标检测、跟踪或分割等任务。
KNN背景建模算法在这一
过程中，通过对每个像素点周围的邻近像素进行统计和比较，来判断该像素是否属于背景。
具体来说，KNN背景建模算法的步骤如下：
1. 初始化背景模型：对于每个像素点，构建一个大小为N的
邻近像素点群体。
2. 提取特征向量：计算每个像素点的特征向量，通常包括颜色、纹理和运动等。
3. 邻近性比较：对于每个像素点的特征向量，通过计算与邻近像素点群体中所有特征向量的相似度，得到一个排序列表。
4. 确定背景像素：按照相似度排序列表，选择前K个最相似
的邻近像素作为背景模型，并计算平均值或中值作为当前像素的背景值。
5. 更新模型：对于每一帧的图像，根据当前像素的特征向量与其邻近像素的相似度，更新对应的背景模型。
KNN背景建模算法的优点是简单易理解、易于实现，对于复
杂的场景和光照变化具有一定的鲁棒性。
然而，由于算法需要计算每个像素与邻近像素的相似度，因此计算量较大，并且容易受到噪声和异常值的影响。
几种背景建模方法的研究
几种背景建模方法的研究摘要：在本文中，我们比较了各种背景建模算法在城市交通视频序列中，对于检测运动车辆和行人的影响。
我们考虑了不同的方法，从简单的技术，如帧差分和中值滤波到更多复杂的概率建模技术。
说明各种算法在不同情况下性能优劣。
关键词：运动目标检测，帧差法，中值滤波法，混合高斯分布法目前背景提取的算法很多，有基于时间轴的滤波方法，如中值滤波；有基于统计模型的方法，如混合高斯分布模型。
虽然方法很多，但是很难找到一种在各种情况下都表现最好的算法。
本文主要比较帧差法，中值滤波，混合高斯滤波在不同情况下的性能优劣。
1 帧差法帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一，基本原理就是利用基于时间序列图像中相邻两帧或者几帧图像逐个像素进行对比得到一副差值图像，然后通过事先确定的阈值对差值图像进行二值化处理。
在环境亮度变化不大的情况下，如果对应像素值变化小于事先确定的阈值时，可以认为此处为背景像素如果图像区域的像素值变化很大，可以认为这是由于图像中运动物体引起的，将这些区域标记为前景像素，利用标记的像素区域可以确定运动目标在图像中的位置。
简单的两帧差对噪声有一定的敏感性，而且对象运动的速度不能太快，否则由于背景被运动物体的遮挡和重现使得计算出的运动区域的掩模要大于运动物体的尺寸。
两帧间运动物体的位移越大，这种差距就越大。
由于相邻两帧间的时间间隔非常短，用前一帧图像作为当前帧的背景模型具有较好的实时性，其背景不积累，且更新速度快、算法简单、计算量小。
2中值滤波选择像素灰度，通过包含运动目标的序列帧提取初始背景。
对视频中的任意一个像素点，只有在前景运动目标通过该点时，它的灰度值才会发生明显变化，其余大部分时间处，该点的灰度值是基本保持不变的，总是在一个区域内波动，因此可以用这个区域内的中值作为该点的背景值。
若有L帧视频图像，只有当L帧图像内有一半以上是背景的灰度值，目标灰度和噪声很少的情况下，该算法才具有可行性。
背景建模算法研究与实现
检 测 中 的一 个 重 要 课 题 。背 景 建 模 的 主 要 目 的 是 根 据 像 素值 的 信 息 构 建 模 型 或 密 度 分 布 函数 ， 把 对 序 列 图 像 的 运 动 目标 检 测 转 化 为 将 所 有 像 素 分 为 背 景 和 前 景 两 类 ， 并 进
提 出的， 它 以 假 设 灰 度 梯 度 基 本 不 变 或 亮 度 恒 定 为 约 束 条
件 来 检 测 运 动 目标 。 Ｍｅ ｙ ｅ ｒ 等通 过 计 算 位 移 向 量 光 流 场 来
初 始 化 基 于 轮廓 的跟 踪 算 法 ， 从 而 有 效 地 提 取 和 跟 踪 运 动 目标 。 目前 ， 光 流 计 算 方 法 已不 下 数 十 种 ， 然而， 大 多 数 的 光 流计 算 方 法 相 当 复 杂 ， 而且抗 噪性 能差 ， 数据计算 量 大，
目标 ＿ １ ］ 。这 种 方 法 运 算 简 单 ， 容易实 现 ， 速 度较 快 ， 是 最 常
用 的运 动 目标 检 测 方 法 。 １ 背 景 与 背 景 建 模 １ ． １ 背 景 背 景是 相对 前 景 而 言 ， 它与前 景 是 一个 相对 的 概念 。 在一个特定 场景 中 ， 同一 个物 体在 一种 情况 下看 作 前景 ， 在 另一 种情 况 下 可 能 又被 当 作 背 景 。 以高 速 公 路 为 例 ， 如
背 景 模 型 按 照 某 种 规 则 进 行 比较 ， 根 据 比较 结 果 确 定 运 动
很好的适应性 特点 ， 适 用于 实 时性要 求 高的场 景 ， 但 是 容
易 受 噪 声 的影 响 。 光 流 法 最 早 由美 国 学 者 Ｈｏ ｍ和 Ｓ ｅ ｈ ｕ ｎ ｅ ｋ在 １ ９ ８ １年
《2024年复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》范文
《复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言在现今的军事和民用领域，红外成像技术已经成为重要的探测手段之一。
在复杂的背景条件下，红外小目标的检测与跟踪是一个重要的研究方向。
这种技术的实现，对安全监控、无人机控制、夜视仪、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
因此，本文旨在探讨复杂背景条件下的红外小目标检测与跟踪算法的研究。
二、红外小目标检测算法研究1. 背景建模在复杂背景下，红外小目标的检测首先需要对背景进行建模。
常用的背景建模方法包括高斯模型、混合高斯模型等。
这些方法可以有效地对背景进行建模和去除，从而提取出目标信息。
然而，对于动态背景和快速变化的背景，这些方法的性能会受到影响。
因此，我们需要对背景建模方法进行优化和改进，以适应不同的背景环境。
2. 目标检测在提取出背景信息后，我们需要对目标进行检测。
常用的目标检测方法包括基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法等。
然而，在红外小目标的检测中，由于目标的尺寸小、信噪比低等特点，这些方法的性能会受到限制。
因此，我们需要研究更有效的目标检测算法，如基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
三、红外小目标跟踪算法研究在目标检测的基础上，我们需要对目标进行跟踪。
常用的跟踪方法包括基于滤波的方法、基于特征的方法等。
然而，在复杂背景下，由于目标的运动轨迹复杂、背景干扰等因素的影响，这些方法的性能也会受到影响。
因此，我们需要研究更有效的跟踪算法。
1. 基于滤波的跟踪算法基于滤波的跟踪算法是一种常用的跟踪方法。
该方法通过建立目标的运动模型和观测模型，利用滤波器对目标进行预测和更新。
然而，在复杂背景下，由于目标的运动轨迹复杂和背景干扰等因素的影响，滤波器的性能会受到影响。
因此，我们需要对滤波器进行优化和改进，以提高其性能。
2. 基于特征的跟踪算法基于特征的跟踪算法是一种利用目标特征进行跟踪的方法。
该方法通过提取目标的特征信息，如形状、颜色、纹理等，利用特征匹配等方法对目标进行跟踪。
一种基于背景模型的自适应的目标检测方法
一
ＳｉＣ ＆Ｔ Ｈ ＬＧ 。 ＣＮＥ Ｅ Ｎ ＯＹ Ｅ Ｃ０
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种 基 于 背 景 模 型 的 自适 应 的 目标 检 测 方法
范 亚 男 葛 卫 丽 （ 武警工 程学 院通 信工 程系 西 安 ７ ０ ６ １ ８） ０
摘
要 ： 动 目标检 测是智 能视 频监控 系统 中的一 项关键技术 。 用的 目标检 测方法有 时同 差分 法 ， 运 常 背景减除法和 光流 法。 本文针对Ｋｉ ｍ
提 出 的改 进 的 目标 检 测 方 法 和 一 种 背 景 减 除பைடு நூலகம்法 与时 间 差 分 法 加 权 平 均 的运 动 目标 检 测 方 法 的 不 足 ， 绍 了一 种 基 于 背 景 模 型 的 自适 应 的 介 目标 检 测 方 法 。 关 键 词 ： 动 目标 检 测 时 间 差 分 背景 减 除 光 流 背景 建 模 运
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ３１
文 献标 识码 ： Ａ
文 章编 号 ： ７ －３ １２ １ ） ｌｂ一０ ｌ —０ １ ２ ９ （ ０ １ （） ０ １ １ ６ ７ ０
运动 目标 检 测 技 术 是 智 能 视 频 监 控 系 被 误 判 为 背 景 的 运 动 信 息 点 ， 形 成 一 个 难 统 中的 一 项 关 键 技 术 。 动 检 测 的 目的 是 完 整 的 目标 轮 廓 和 保 证 运 动 目标 的 连 通 运 将 序 列 图像 中 的变 化 区域 从 背 景 图 像 中 提 性 ， 动 信 息 点 损 失 较 多 。 了解 决 Ｋｉ 运 为 ｍ方 取 出来 。 动 区 域 的 有 效 分 割 对 于 运 动 目 运 法 的 不 足 之 处 ， 人 提 出一 种 采 用 了 背 景 有 标 信 息 提 取 、 动 目标 分 类 、 踪 、 为 分 减 除法 与时 间差 分 法 加 权 平 均 的 目标 检 测 运 跟 行 析和理解等后续 工作是非常重要的 。 方法 ， 够较 为 精 确 的提 取 运 动 目标 轮 廓 。 能 目前 ， 用 的运 动 目标 检 测 方 法 有 时 常 背 景 减 除 法 与 时 间 差 分 法 加 权 平 均 的 间 差 分 法 、 景 减 除 法 和 光 流 法 。 面 分 别 目标 检 测 此 方 法 是将 连续 两 帧 差分 图像 和 背 下 来 阐述 一 下 ３中运 动 检测 方法 的具 体 内 容 。 背景 差分 图像 直 接 相乘 ， 将 相 乘的 结 果 闽 再 时 间差 分 法 就 是 利 用 图 像 序 列 中 前 后 几个 值 分割 得 到运 动 检测 结 果 ， 样 就达 到 了加 这 相 邻 帧 图像 之 间 的 差 分 来提 取 出 图 像 中的 大 了 目标 信 息 的 权重 而抑 制 了静 态 背景 的 运 动 区域 。 当前 帧 与 前 一 帧（ 将 或前 ２ 帧 ） 效 果 ， 以得 到 的运 动 检测 图像 要 ￣ Ｋｉ ～３ 所 Ｌ ｍ方 在 像素 域 上 进 行 相 减 ， 到 绝 对 差 分 图像 法 得到 的 图像 包 含有 更 多 目标 的信 息 ， 仪 得 不 后 ， 按 照 设 定 的 阂 值 通 过 二 值 化 来 分 离 包 括 目标 轮廓 而且 还 有 目标 轮 廓 内 的 目标 再 出前 景 和 背 景 。 景 减 除 法 是 目前 运 动 目 背 相 关 点 。 在 实 际应 用 中 ， 幅 “ 净 ” 背 但 一 纯 的 标 检 测 最 常 用 的 一 种 方法 ， 是 利 用 当 前 景 图像是 很 难得 到 的 ， 常 的做 法是 当场 景 它 通 帧 图 像 与 背景 图像 的差 分 来 检 测 出运 动 区 中 无任 何 目标 时 采 集 一 幅 图 像 作 为 背 景 图 域 的 一 种 技 术 。 流 法 是 空 间运 动 物 体 对 像 ， 而 随 着 时 间 的 推移 ， 界 的 环 境 会 发 光 然 外 观 测 面 上 的 像 素 点 运 动 产 生 的 瞬 时 速 度 生 变化 ， 光 照 和摄 像 机 移 动 等 ， 时 背 景 如 这 场 ， 含 了 物体 ３ 包 Ｄ表 面 结 构 和 动 态 行 为的 图像 也 会 发 生 变化 ， 因而 这种 方法 ， 只适 合 重要信息 。 应用于外界条件较好的场合。
背景建模方法比较
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４ ８・２ ０ １ ５ 年７ 月
建筑设计
中文科技期 刊数据 库 （ 文摘版 ） 工程技术
背景建模方法 比较
李 晶
长安 大学
陕西 西安
７ １ ０ ０ ６ ４
摘要： 在许 多计 算机视 觉应用 中， 从视频序列 中识别移动物体是 一件基本 而又 关键的工作。 一 个常见的方法是执行 背景减 法， 它能从完全不 同于背景模型 的一部分视 频帧中识 别移动对 象。运动 目标检 测的质 量对 目标 的跟踪和识别等后期处理至 关重要 。本 文对 目 前几种 背景减法算法进行研究 ， 通过 实验仿真对 比几种背景减法的算法的检 测结果。 本文描 述了检测算法检测效果的优 劣。
关 键 词 分 类 号 ：０ ５ ７ ２ ． ２ ５ 文 献标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ １ ５ ５ ８ ６（ ２ ０ １ ５ ）３ ２ — ０ ０ ４ ８ — ０ ｌ
１ 基 本 原 理 １ ． １ 帧差 法 帧差法是最为常用 的运动 目标检测和分割方法之一 ，基本 原理就是在 图像序列相邻两帧或三帧 间采用基于像素的时间差 分通 过闭值化来提取 出图像 中的运动区域 Ⅲ。首先 ，将相邻帧 图像对应像素值相减得到差分图像，然后对差分 图像二值化 ， 在环 境亮 度 变 化 不 大 的 情 况 下 ， 如 果对 应 像 素 值 变 化 小 于 事 先 确 定 的 阈值 时 ，可 以认 为 此 处 为 背 景像 素 ：如 果 图像 区 域 的 像 素值 变化 很 大 ，可 以认 为 这 是 由于 图 像 中运 动 物 体 引起 的 ，将 这些区域 标记 为前景像素 ，利用标记的像 素区域可 以确定运动 目标在图像 中的位置 。 １ ． ２ 近似中值滤波 在这 个方法 中 ，若输 入像 素大 于估计 ，则运行 的中值估 计递增 ｌ ；若 小于 ， 则 递 减 １ 。这 个 估 计 最 终 收 敛 于 一 个 值 ， 其 中输入像 素的一半 大于这个 值而一 半小 于这个值 ，这就是 中值 １ ． ３ 卡 尔 曼滤 波 卡 尔 曼 滤 波 ， 系 统 的 内 部状 态通 过 背 景 强度 及 其 时 间 导数 来 描 述 ， 递 归 更新 如下 ：
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目标检测中背景建模方法
2012-11-19 10:29 5451人阅读评论(0) 收藏举报
分类：运动检测（7）
背景建模或前景检测的算法主要有：
1. Single Gaussian (单高斯模型)
Real-time tracking of the human body（人体的实时跟踪）
2. 混合高斯模型（Mixture of Gaussian Model）
An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection （一种改进的自适应背景混合模型与阴影实时跟踪检测）
3. 滑动高斯平均（Running Gaussian average）---Single Gaussian
Real-time tracking of the human body
对于单高斯和混合高斯估计大家都熟悉，这里不再累述（混合高斯在现有的背景建模算法中应该算是比较好的，很多新的算法或改进的算法都是基于它的一些原理的不同变体，但混合高斯算法的缺点是计算量相对比较大，速度偏慢，对光照敏感）；
4. 码本(CodeBook)
Real-time foreground–background segmentation using codebook model
Real-time foreground-background segmentation using a modified（改进的）codebook model 对与Codebook算法，曾经做过实验，效果还可以，后来也有多种变体，没有进一步的进行研究，但算法对光照也敏感；
5. 自组织背景检测( SOBS-Self-organization background subtraction)
A self-Organizing approach to background subtraction for+visual surveillance（背景减法的自组织方法+视觉监视）
对于自组织背景建模算法即SOBS算法，该算法对光照有一定的鲁棒性，但MAP的模型比输入图片大，计算量比较大，但是可以通过并行处理来解决算法的速度问题，可以进行尝试；
6. 样本一致性背景建模算法(SACON) sample consensus
A consensus-based method for tracking
A consensus-based method for tracking-Modelling background scenario（背景场景）and foreground appearance
SACON-Background subtraction based on a robust consensus method
SACON算法是基于统计的知识，代码实现过，并做过实验，效果还可以，但没有进一步的分析；
7. VIBE算法
ViBeA Universal Background Subtraction（一个通用的背景差方法）
VIBE算法是B哥的一个大作，网上有现成的算法可用，但已申请了专利，用于做研究还是可以的，该算法速度非常快，计算量比较小，而且对噪声有一定的鲁棒性，检测效果不错；VIBE算法的详细版解释/stellar0/article/details/8777283
8. 基于颜色信息的背景建模方法（Color)
A statistical approach for real-time robust background subtraction and shadow detection
基于颜色信息的背景建模方法,简称Color算法，该算法将像素点的差异分解成Chromaticity （色度）差异和Brightness（亮度）差异，对光照具有很强的鲁棒性，并有比较好的效果，计算速度也比较快，基本可以满足实时性的要求，做了许多视频序列的检测，效果比较理想；
9. 统计平均法
10. 中值滤波法( Temporal Median filter)
Automatic congestion detection system for underground platform
Detecting moving objects,ghost（重影）,and shadows in video streams
统计平均法和中值滤波法，对于这两个算法，只对统计平均法做了实现，并进行了测试，算法的应用具有很大的局限性，只能算是理论上的一个补充；
11. W4方法
W4算法应该是最早被用于实际应用的一个算法，这个大家可以去查看相关的资料，这里不再细说；
12. 本征背景法
A Bayesian computer vision system for modeling human interactions（人工交互）
本征背景法没实现过，看很多文献有讲解，然后该算法又是基于贝叶斯框架，本人一直对贝叶斯框架不感冒，理论上很Perfect，实际应用就是Shit（无意冒犯贝氏粉丝，如有冒犯，请绕路，勿吐口水）；
13. 核密度估计方法
Non-parametric （无参）model for background subtraction
最后就是核密度估计算法，该算法应该是一个比较鲁棒的算法，可以解决很多算法参数设置方面的问题，无需设置参数应该是算法的一大优势。
个人观点：SOBS、Color、VIBE、SACON、PDF等可以进行深入的了解，特别是近年来出现的Block-based或Region-Based、Features-Based、基于层次分类或层次训练器的算法可以进行深入的研究。
推荐一篇综述文章：Evaluation of Background Subtraction Techniques for Video Surveillance
再推荐一个网站：/
来自：/ronny/archive/2012/04/12/2444053.html。