基于模糊熵聚类的运动变化区域检测技术  

A motion-changed region detection technique based on fuzzy entropy clustering

作　　者：金瑞民[1] 艾斯卡尔[1] 

机构地区：[1]新疆大学,新疆830046

出　　处：《微计算机信息》2007年第30期230-231,共2页Control & Automation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60507005)

摘　　要：首先讨论了基于帧差分的视频对象分割一般理论模型。在此基础上,利用模糊熵聚类方法提出了一种视频运动变化区域自动检测的算法:通过模糊分类准则在差分图像中对运动变化区域和相对噪声区域进行划分,从而得到运动变化区域。文中仿真实验结果表明,将模糊熵算法运用到差分图像中检测运动变化区域的方法是切实可行的。First, we analysis the general theoretical model of video objects segmentation. Secondly, based on the model, an automatic detection algorithm of motion-changed regions is proposed from the point of fuzzy entropy clustering： motion-changed regions are detected, using a fuzzy clustering rule to distinguish between the relative noisy and motion-changed regions in time-differential image. Experiments show that good results can be achieved by the algorithm.

关 键 词：运动变化区域 模糊聚类 模糊熵 阈值 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]