發(fā)布時間：2017-07-20 20:25

  本文關(guān)鍵詞：基于GPU的視頻序列中運動目標輪廓提取

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【摘要】：傳統(tǒng)的高斯混合建模算法對陰影的抑制效果差,且存在噪聲干擾和對光照突變比較敏感的問題。采用了一種改進的高斯混合建模方法進行運動目標輪廓提取。該方法利用Canny邊緣圖像對噪聲和光照適應性強的特點,將傳統(tǒng)高斯混合模型與Canny邊緣檢測相結(jié)合來提取目標輪廓。但是,該方法復雜度高且計算量大,不滿足視頻分析實時性的需求,因此,運用GPU強大計算能力和并行處理的優(yōu)勢,基于CUDA平臺設計并實現(xiàn)了該運動目標輪廓提取算法。實驗結(jié)果表明,該算法增強了對噪聲和光照的適應性,且有效抑制了圖像中的陰影,在保證效果的前提下能夠更快速地提取視頻序列中的運動目標輪廓。
【作者單位】： 華中師范大學計算機學院;
【關(guān)鍵詞】： 高斯混合模型 Canny算子 輪廓提取 GPU
【基金】：湖北省科技攻關(guān)(011EJB010) 湖北省科技支撐計劃(2013BAA104)資助項目
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 1引言視頻序列的分析和理解一直是計算機視覺的重要研究領域之一,運動目標輪廓提取是其中的一項重要應用。目標輪廓包含了大量重要信息,提取運動目標輪廓有助于我們進行目標識別、跟蹤及分析目標的行為等后續(xù)操作[1-2]。目標檢測是輪廓提取的基礎,常見的運動目標檢測方法有背

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本文編號：569883