-
题名改进的混合高斯模型的运动对象分割算法
被引量：3
- 1
-
-
作者
张宗彬
-
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
-
出处
《应用科技》
CAS
2010年第5期33-36,共4页
-
文摘
针对视频序列中运动对象分割问题,提出一种改进的混合高斯模型分割算法.该算法首先由混合高斯模型得到前景,之后用当前帧的前景区域与上一帧对应位置做差,区分出实际变化区域及误检区域并为误检区域赋予较大的更新速率,从而有效地改善了长时间静止物体转为运动后留下的"鬼影"及光线突变导致的大面积误检情况.采用阴影抑制和形态学滤波使得前景目标分割的性能得到有效的提高.实验表明,本算法能够迅速响应实际场景的变化,准确分割出运动对象.
-
关键词
运动检测
混合高斯模型
鬼影
光线突变
阴影消除
-
Keywords
moving objects detection
GMM
ghost
sudden illumination change
shadow removal
-
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名运动目标检测中的环境感知与自适应研究
被引量：2
- 2
-
-
作者
张艳
郭继昌
王琛
-
机构
天津大学电子信息工程学院
-
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第7期1827-1830,共4页
-
基金
天津市科技支撑计划项目(10ZCKFGX00700)
-
文摘
在复杂环境下,任何环境的改变都会对运动目标检测的准确性产生影响。因此提出广义高斯混合模型与背景减除法相结合的算法对运动目标进行检测。该模型可以灵活地感知环境,自适应地处理视频背景模型中背景的环境变化,如光线渐变、背景扰动、阴影和噪声等,而且当光线突变时可以迅速感知并重新建模。此外为了满足实时性,采取每隔3帧进行一次背景更新的策略。实验结果证明本算法在满足实时性的同时,能准确检测出运动目标。
-
关键词
广义高斯混合模型
背景减除
光线突变
阴影消除
-
Keywords
Generalized Gaussian Mixture Model（GGMM）
background subtraction
sudden illumination change
shadow limination
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于对称差分和背景减的运动目标检测
被引量：8
- 3
-
-
作者
邱光能
全惠敏
-
机构
湖南大学电气与信息工程学院
-
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第13期158-162,共5页
-
基金
国家自然科学基金(No.60835004)
-
文摘
通过对视频运动对象特点的分析,提出一种针对静态场景的运动目标检测算法。该算法采用一种改进的时间平均法初始化背景,在有目标的情况下也能构建出可靠的背景,并融合背景减法和多重对称差分法对背景进行自适应更新。实验结果证明,该算法计算简单,对光线变化具有适应性,能够完整地提取运动目标,改善了运动目标的检测效果,具有一定的鲁棒性。
-
关键词
运动目标检测
自适应背景
多重对称差分
光线突变
-
Keywords
moving object detection
adaptive background
multi-symmetrical-differencing
sudden illumination changes
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名光照突变下融合多类特征的场景分割方法(英文)
被引量：2
- 4
-
-
作者
龚卫国
刘润瑶
张睿
-
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
-
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2014年第12期4164-4169,共6页
-
基金
重庆市科技攻关计划(CSTC2012GG-YYJSB40001)
重庆市集成示范计划(CSTC2013JCSF40009)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费科研专项"研究生科技创新基金"(CDJXS11122216)
国家自然科学基金(61105093)
-
文摘
为解决场景模型在快速光照变化下失效的问题,提出了一种新的前景目标分割方法。该方法共包括三个步骤。首先,利用全局光照函数建立高斯混合模型;其次,提取当前帧中的纹理、ZNCC及轮廓特征;最后,将提取到的特征分两阶段与高斯混合模型进行融合(第一阶段:融合纹理及ZNCC特征;第二阶段:融合轮廓特征),得到最终的场景分割结果。实验结果表明:该算法具有较好的鲁棒性,并且相较于基于全局光照建模的方法具有更高的精度值及召回值。
-
关键词
特征融合
高斯混合模型
全局光照函数
图像主结构提取
光照突变
-
Keywords
feature fusion
Gaussian mixture models
global illumination function
main structure extraction of image
sudden illumination changes
-
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
