检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]浙江工程学院计算机视觉与模式识别研究中心,浙江杭州310033
出 处:《计算机测量与控制》2003年第8期564-565,共2页Computer Measurement &Control
基 金:浙江省自然科学基金资助 (6 0 10 19)
摘 要:根据动态图像序列中背景因成像过程中各种因素而产生变化所存在的复杂性 ,提出了自适应的前景目标检测方法。首先 ,建立图像每一像素点的高斯分布模型 ,并根据序列中的当前帧及历史帧信息自适应地调整模型的参数。然后 ,结合图像帧间的差分信息以及灰度分布的先验概率等因素将图像从空间域映射至统计域。最后 ,在统计域中对前景目标进行鲁棒分割。实验的结果反映了该方法的有效性。The background of dynamic image sequence is very complex due to the factors in imaging process. To cope with this problem, an adaptive image segmentation method for detecting the foreground objects is proposed. First, a Gaussian distribution model for image pixel is proposed. The parameters contained in the model are adaptively updated based on the information from the current and historical frames. Then, every frame is mapped from spatial domain to statistical domain incorporating the factors such as the difference image from the consecutive frames and the prior distribution of a pixel density. Finally, the foreground objects are robustly segmented in the statistical domain. Experimental results show the feasibility of the proposed methods.
关 键 词:动态图像序列 运动目标检测 图像帧 图像处理 计算机
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.3