本文關鍵詞：復雜動態(tài)場景下目標檢測與分割算法

  更多相關文章： 顯著性檢測 運動目標 尺度不變特征變換(SIFT)流 圖像分割 動態(tài)場景

【摘要】：在動態(tài)場景等復雜條件下,往往難以對序列圖像目標進行準確的檢測與分割。根據(jù)序列圖像中目標在復雜條件下的成像特點,提出了一種基于融合尺度不變特征變換(SIFT)流特征顯著模型的動態(tài)場景目標檢測與分割算法。通過對SIFT流算法表示運動特征信息的優(yōu)勢進行分析,并結合圖像國際照明協(xié)會(CIE)Lab顏色空間的顏色和亮度特征信息,建立四維特征向量空間。利用改進的多尺度中心-環(huán)繞對比方法生成各特征通道的顯著圖并進行線性融合,建立序列圖像的動態(tài)場景目標顯著模型。最后利用均值漂移聚類算法和形態(tài)學處理實現(xiàn)對檢測目標的精確分割。實驗結果表明,相比傳統(tǒng)檢測與分割算法,該算法在動態(tài)背景與航拍等復雜場景下能夠分割出更為完整的目標區(qū)域,具有良好的魯棒性和高分割精度。
【作者單位】： 北京航空航天大學儀器科學與光電工程學院;
【關鍵詞】： 顯著性檢測 運動目標 尺度不變特征變換(SIFT)流 圖像分割 動態(tài)場景
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 網(wǎng)絡出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20150603.1644.006.html引用格式:許冰,牛燕雄,呂建明.復雜動態(tài)場景下目標檢測與分割算法[J].北京航空航天大學學報,2016,42(2):310-317.XU B,NIU Y X,LYU J M.Object detection and segmentation algorithm in complex dyna

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本文編號：1000710