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…

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…

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…

本文的主要内容来自2009 Advanced Video and Signal Based Surveillance会议的一篇论文“Real-Time Moving Object Detection for Video Surveillance”,要看原文内容请参考文后给出的链接.申明二点:① 本文是根据提到的论文翻译过来的,但不完全与原文相同:②代码实现部分,在detect函数部分,逻辑有问题,没达到预期的要求,勿吐槽.废话少说,下面开始来介绍该论文. 初步查阅该文献,是由于网上的一篇博文,对…

  虽然是概述,但内容并还是有些多,写上一篇PBR概念概述后,也在考虑怎么继续下去,最后还是觉得先多写一些东西再慢慢总结,所以还是尽量把这些年PBR相关的Paper精粹沉淀下来吧.     因为UE4开源的缘故,所以一开始还从它入手.相关的ppt和notebook可以从下面的链接下载,同期的黑色行动2(black op2)的PBR使用也是很有参考价值的,加上本文里也有OP2的IBL近似方法的介绍,如果没看过那也很值得下载的. http://blog.selfshadow.com/publicat…

转自:https://blog.felixkate.net/2016/05/22/adding-a-custom-shading-model-1/ This was written in February 2016 which means it was written for an old version of the Unreal Engine.There were a few changes with the newer versions so this is not up to date…

本文根据论文:Fuzzy Integral for Moving Object Detection-FUZZ-IEEE_2008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.在背景建模中,我们对于像素的分类总是采用非此即彼的方式来分,即该像素要么是背景要么是前景.然而,由于噪声.光照变化以及阴影等特殊情况导致像素会存在错误,即像素存在一定的不确定性.为了处理这种不确定性,本文提出了基于模型Choquet积分的目标检测算法. 首先,我们来看看这个算法的基本流程,如下图所示. 从上图可以看…

AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法,基本思想是选取若干弱分类器,组合成强分类器.根据人脸的灰度分布特征,AdaBoost选用了Haar特征[38].AdaBoost分类器的构造过程如图2-4所示. 图2-4  Adaboost分类器的构造过程 1)Haar-like矩形特征 Haar-like矩形特征是根据图像的区域灰度对比特性进行设计的,常用的Haar-like特征[39]如图2-5所示,Haar-like特征值定义为白色区域像素值之和与黑色区域像素值之和的差值. 图2-5…