一种基于背景自适应的运动目标检测与跟踪算法

背景图像差分法是运动目标实时检测中常用的方法,但缺乏背景图像随监视场景光照变化而及时更新的合理方法,限制了该方法的适应性。对此,文章首先提出了一种自适应背景更新方法;然后利用最大类间方差法实现运动目标的自适应阈值分割,并利用基于形态学方法的连通区检测算法检测运动目标;最后以Kalman滤波为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。实验结果表明:所提方法可随着光照条件的变化,实时、准确地检测出运动目标并实现稳定跟踪。     

基于分形理论的红外图像港岸背景抑制方法

为了实现港岸背景的抑制,提出了一种基于分形理论和小波变换的背景抑制方法。首先,在高斯去噪的基础上,使用Otsu方法对图像进行粗分割;然后,对粗分割得到的背景图像进行分形降维处理,选定序列图像的比较区域;最后,利用小波变换的奇异值检测特性,在比较区域寻找序列图像比较的基准点,从而确定序列图像的移动范围,进而实现序列图像背景抑制。通过对实际港岸背景红外图像的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。