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基于运动目标检测和骨架细化的算法研究 被引量:2
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作者 马新源 郑义松 +2 位作者 王志鹏 黄粤豫 周航 《信息与电脑》 2022年第6期85-89,101,共6页
针对目前已有的运动目标检测算法和骨架细化算法的常见问题,提出改进的基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的背景减除法和改进ZS细化算法。传统的运动目标检测算法存在动态背景变化、光照变化、对噪声和阴影敏感等问题,笔者... 针对目前已有的运动目标检测算法和骨架细化算法的常见问题,提出改进的基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的背景减除法和改进ZS细化算法。传统的运动目标检测算法存在动态背景变化、光照变化、对噪声和阴影敏感等问题,笔者提出的改进的基于GMM的背景减除法可以较好地应对运动目标检测的挑战。该方法不仅可以减少光照变化的影响,降低噪声和阴影,还可以处理自然场景的动态变化。细化技术作为图像处理领域中最重要的技术之一,被应用于逐层侵蚀一个物体的图像,直到留下一个骨架。笔者对几种具有代表性的并行细化算法进行研究,并对目前应用最广泛的ZS细化算法进行改进。经实验验证,该改进算法可以克服ZS细化算法的缺点,得到拓扑性、连通性及细化性更强的人体骨架。 展开更多
关键词 背景减除法 高斯混合模型 改进zs细化算法
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