基于C-均值聚类的视觉监控背景图像构建算法  

A Background Reconstruction Algorithm Based on C-means Clustering for Video Surveillance

作　　者：张运楚[1,2] 梁自泽[1] 李恩[1] 谭民[1] 

机构地区：[1]中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学实验室 [2]山东建筑工程学院信息与电气工程学院,济南250014

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第14期45-47,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家863高技术研究发展计划资助项目(编号:2002AA420110-4)

摘　　要：运动分割是视觉监控系统的关键环节,背景图像减除法是实现运动分割的常用方法,但需要静态背景的参考图像来初始化背景模型。而建立背景参考图像时,常难以控制进入监视区域的人或物体,不能净空场景,因此必须从动态场景中构建一帧反映被监视场景固定构成的背景参考图像。论文提出了一种基于C-均值聚类的视觉监控背景图像构建算法,实时构建灰度或彩色背景图像,实验验证了该算法的有效性。Motion segmentation is the key step for video surveillance,and background subtraction method is mainly used for this purpose.To do so,a reference background image is needed to initialize the background models.But actually it is difficult or impossible to control the area being monitored.This paper presents a static background image reconstruction algorithm based on C-means clustering for video surveillance.The algorithm runs real-time and does not require a large memory space in which to store the image sequences.Our experimental results show the feasibility and effectiveness of the proposed algorithm.

关 键 词：背景构建 C-均值聚类 视频监控 运动分割 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]