随着人口老龄化趋势的加快, 老人独居现象增多, 为了减少老人摔倒所带来的伤害, 本文对基于双摄像头的摔倒检测技术进行研究. 针对Vibe算法在运动目标检测过程中存在的鬼影问题, 结合了帧间差分法进行鬼影区域的判断, 加快了鬼影的消除, 避免了其干扰. 利用人体外接矩形对检测到的人体进行标记, 求取出人体运动过程中高度、外接矩形高宽比、质心、Hu矩特征, 通过基于阈值分析法和支持向量机(SVM)的摔倒检测算法判断是否摔倒. 为了提高摔倒行为的检测率, 提出采用双摄像头进行联合判断. 实验结果表明, 系统能有效识别摔倒与其他日常行为, 算法准确度高、实时性好.

基于opencv实现多张图像的全景拼接，有效避免鬼影现象，可直接运行。

不解释，新的鬼影样本 ................. .................

鬼影核心代码

针对视觉背景提取(Vibe)运动目标检测算法存在的鬼影及阴影问题,利用鬼影与背景相似而运动目标与背景差异大的特点,提出了一种基于前景和邻域背景像素直方图相似度匹配的方法,快速检测鬼影并更新背景模型;利用阴影的颜色特性和纹理不变性,提出在亮度和色度分离的YCbCr色彩空间中先根据颜色特性得到候选阴影区域,再利用完全局部二值模式算子(CLBP)提取区域的详细纹理特征,进一步检测与去除阴影。在公开视频数据库CDnet-2012上进行仿真,仿真结果表明,该算法能够保证运动目标被完整检测的同时快速去除鬼影和阴影,其检测精度比原Vibe算法提高了21.53%。

鬼影DDoS源码，个人搜集的，不喜勿喷

在传统的多曝光图像融合方法中,一旦目标发生移动则会在最终融合图像中出现“鬼影”现象。现有的去“鬼影”算法大部分都继承了参考图像中的大量信息,倘若参考图像中出现曝光不足/曝光过度现象,便会影响到最终的融合结果。基于此,提出了一种基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法。首先将参考图像划分为曝光正常及曝光不足/过度两大区域,并有针对性地对这两部分区域进行处理。为了更加精准地检测出鬼影区域,将多曝光图像块分解成信号结构、信号强度和平均强度3个概念相独立的部分,采用图像块结构一致性检测的方式来进行鬼影检测。最后,去除结构不一致的图像块并对这3个部分分开融合,重构所需图像块并将其聚合至最终融合图像。实验结果表明,与现有的去“鬼影”算法相比,所提算法取得了更好的视觉效果,且计算效率得到了较大提升。

在含有动态干扰因素的复杂背景下提取前景目标时,现有的视觉背景前景目标提取算法容易出现鬼影、误检等问题,因此提出了一种改进的基于视觉背景的前景目标提取算法。首先,根据像素点的时间序列以及位置特征,计算像素点的匹配概率、匹配程度以及亮度信息。其次,实时更新与当前复杂背景吻合的背景模型,同时对背景模型进行初始化。最后,对CDnet 2014数据集中各类复杂背景下的视频进行测试,并与经典的高斯混合模型、视觉背景提取(ViBe)算法、改进的ViBe算法进行对比。实验结果表明,本算法在各类复杂背景下能高效去除鬼影的影响,且提取结果精度较高,极大降低了提取结果的错分率和漏检率,提高了复杂背景下算法的高效性与鲁棒性。

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