结合局部纹理和色度的运动目标检测方法  

Moving objects detection method based on a combination of improved local binary pattern texture and hue

作　　者：袁国武[1] 丁海燕[1] 周浩[1] 徐丹[1] 龚健[1] 

机构地区：[1]云南大学信息学院,昆明650091

出　　处：《电子测量技术》2012年第12期55-59,共5页Electronic Measurement Technology

基　　金：国家自然科学基金(61163024;61262067);云南省应用基础研究计划(2011FB019);云南省教育厅科学研究基金(2012C105);云南省大学生创新创业训练计划(2012022);云南大学中青年骨干教师培养计划

摘　　要：运动目标检测是智能视频监控中的关键技术之一。提出了一种新的运动目标检测算法,该算法联合能抵抗阴影影响的改进的LBP(local binary pattern)局部纹理和色度信息来表示背景,借鉴混合高斯模型的思想,采用多个高斯模式描述背景模型。为了达到实时性,减少了LBP纹理的种类,减低匹配复杂度。实验结果表明,所提出的算法能有效消除阴影的影响,能在常规视频分辨率下达到实时性要求,性能优于同类的算法。Moving objects detection is one of the key techniques in intelligent video surveillance. A new moving objects detection algorithm is proposed in this paper, which combines improved local binary pattern texture and hue information to describe background and adopts the idea of Gaussian mixture model that uses multiple modes to describe background model. In order to reduce matching complexity and reach real-time,many kinds of LBP are cut down. Experiments show that the proposed algorithm can remove the effect of shadow, reaches real-time in common video resolution and has better performance than other ones.

关 键 词：视频监控背景减除 混合高斯模型 局部二元图 色度 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]