發(fā)布時間：2017-11-20 00:04

  本文關(guān)鍵詞：基于紋理特征的混合高斯背景建模算法研究

  更多相關(guān)文章： 運動目標檢測 混合高斯模型 局部紋理特征 背景模型

【摘要】：在智能交通系統(tǒng)中,運動目標的檢測是一個基本而又關(guān)鍵的問題。而傳統(tǒng)高斯混合模型能較好地檢測出運動目標,但由于其沒有考慮像素的局部特征,使得運動目標區(qū)域的錯誤檢測率有所增加。為了更好地在高速交通視頻中檢測出完整且準確的運動目標前景區(qū)域,文中在子空間的思想基礎上,提出一種基于像素局部紋理特征的高斯混合模型改進算法,即以像素周圍5*5圖像塊的均值、標準差、最大值、最小值和當前像素值5個特征作為局部紋理特征,建立高斯混合背景模型,進行運動目標檢測。經(jīng)過大量實驗,結(jié)果表明該算法能更準確、完整地檢測出運動目標并具有很好的環(huán)境適應性,特別是在運動目標區(qū)域與相應的背景區(qū)域顏色較為相似時,運動目標檢測效果改善較為明顯。
【作者單位】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61363043)
【分類號】：U495;TP391.41
【正文快照】： 0引言運動目標檢測即從視頻序列圖像中獲取運動目標區(qū)域,目前常用的運動目標檢測方法有:光流法、幀差法、基于統(tǒng)計模型法、背景差法。光流法[1]的檢測精度很高,特別是在背景較為復雜時,檢測效果較好,但其計算復雜度太高,難以做到實時檢測。幀差法[2-3]操作簡單、實時性強,并對

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張京愛;王興軍;胡青松;;基于紋理特征的穿梭分析系統(tǒng)動物檢測算法[J];佳木斯大學學報(自然科學版);2014年03期

2 劉星明;劉則毅;劉曉利;李阿蒙;;基于體積和紋理特征的深度像匹配[J];深圳大學學報(理工版);2012年01期

3 陳錦源;高太長;劉磊;韓文宇;;基于小波變換與紋理特征分析的地基云圖識別[J];氣象水文海洋儀器;2014年01期

4 郭治成;;基于信號處理描述紋理特征方法[J];中國新技術(shù)新產(chǎn)品;2012年21期

5 魯文波;蔣偉康;潘思偉;向上;;基于近場聲全息聲像圖紋理特征的機械故障診斷方法[J];振動工程學報;2013年04期

6 魯文波;蔣偉康;侯俊劍;;基于波束形成聲像圖紋理特征的機械故障診斷方法[J];振動工程學報;2011年04期

7 孫勁光;尹達;張華偉;;基于顏色和紋理特征的圖像檢索技術(shù)研究[J];河北工業(yè)大學學報;2008年06期

8 張睿;張繼賢;李海濤;;基于角度紋理特征及剖面匹配的高分辨率遙感影像帶狀道路半自動提取[J];遙感學報;2008年02期

9 徐金明;羌培;張鵬飛;;粉質(zhì)黏土圖像的紋理特征分析[J];巖土力學;2009年10期

10 張元元;李靜;姜樹明;楊子江;張江州;;步態(tài)能量圖的局部紋理特征分析方法[J];吉林大學學報(工學版);2013年S1期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 田學東;郭寶蘭;;基于紋理特征的版式識別研究[A];輝煌二十年——中國中文信息學會二十周年學術(shù)會議論文集[C];2001年

2 殷積東;劉博;王少輝;;基于粗糙集理論和關(guān)聯(lián)規(guī)則的腐蝕區(qū)域紋理特征檢測算法研究[A];圖像圖形技術(shù)研究與應用(2010)[C];2010年

3 秦鐘;;基于紋理特征的車輛分割方法[A];第二十七屆中國控制會議論文集[C];2008年

4 王建新;周晨波;于文英;;利用紋理特征分析激光散斑圖像[A];第十一屆全國光學測試學術(shù)討論會論文（摘要集）[C];2006年

5 王宇生;陳純;;一種用于圖像檢索的紋理特征[A];中國圖象圖形學會第十屆全國圖像圖形學術(shù)會議（CIG’2001）和第一屆全國虛擬現(xiàn)實技術(shù)研討會（CVR’2001）論文集[C];2001年

6 龔紅菊;姬長英;;基于紋理特征的麥穗產(chǎn)量測量方法研究[A];2007年中國農(nóng)業(yè)工程學會學術(shù)年會論文摘要集[C];2007年

7 常哲;侯榆青;程濤;李明俐;劉黎寧;;綜合顏色和紋理特征的圖像檢索[A];全國第三屆信號和智能信息處理與應用學術(shù)交流會�？痆C];2009年

8 趙銀娣;蔡燕;;紋理特征在高空間分辨率遙感影像分類中的應用探討[A];《測繪通報》測繪科學前沿技術(shù)論壇摘要集[C];2008年

9 秦健;李濤;;基于Contourlet變換提取云的旋轉(zhuǎn)不變紋理特征[A];2009第五屆蘇皖兩省大氣探測、環(huán)境遙感與電子技術(shù)學術(shù)研討會專輯[C];2009年

10 張樹恒;陽維;廖廣姍;王蓮蕓;張素;;基于形狀和紋理特征的致敏花粉顯微圖像識別[A];中華醫(yī)學會2010年全國變態(tài)反應學術(shù)會議暨中歐變態(tài)反應高峰論壇參會指南/論文匯編[C];2010年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 夏瑜;基于結(jié)構(gòu)的紋理特征及應用研究[D];中國科學技術(shù)大學;2014年

2 李伯宇;圖像紋理分析及分類方法研究[D];復旦大學;2007年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李強;基于顏色與紋理特征的圖像檢索技術(shù)研究[D];河北大學;2015年

2 田甜;面向?qū)ο蟮纳种脖活愋托畔⑻崛〖夹g(shù)[D];東北林業(yè)大學;2015年

3 崔巍;基于紋理特征的地表覆蓋分類算法研究[D];南京理工大學;2015年

4 宋歌聲;利用超聲圖像紋理特征鑒別甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性的研究[D];山東大學;2015年

5 廖聲揚;數(shù)字視頻復制—粘貼篡改被動取證研究[D];福建師范大學;2015年

6 牧其爾;基于紋理特征的人工梭梭林生物量遙感估測研究[D];內(nèi)蒙古師范大學;2015年

7 張瑞英;基于多源遙感數(shù)據(jù)的森林郁閉度估測方法研究[D];內(nèi)蒙古師范大學;2015年

8 黃源;基于區(qū)域語義模板的刑偵圖像檢索算法研究[D];西安郵電大學;2015年

9 趙玉丹;基于LBP的圖像紋理特征的提取及應用[D];西安郵電大學;2015年

10 林婉晴;城市不透水面信息提取方法及應用研究[D];福建師范大學;2015年

，

本文編號：1205351