本文關(guān)鍵詞：低秩稀疏分解下多尺度積的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

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【摘要】：針對(duì)基于矩陣分解的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法易受自然場(chǎng)景中背景的小幅抖動(dòng)和攝像頭抖動(dòng)等因素影響的問(wèn)題,提出了一種利用多尺度積的低秩稀疏矩陣分解算法。算法假設(shè),靜態(tài)背景視頻序列中,每幀圖像背景可近似視為處于同一低秩子空間中,圖像前景則可視為偏離低秩空間的殘差部分。首先對(duì)圖像序列進(jìn)行濾波、仿射變換等預(yù)處理得到視頻序列觀測(cè)數(shù)據(jù)矩陣;然后對(duì)數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行低秩稀疏分解得到序列圖像的低秩背景部分和每幀圖像的稀疏前景部分;最后對(duì)稀疏前景部分采用小波變換模極大值與多尺度積方法檢測(cè)目標(biāo)邊緣,并進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,得到準(zhǔn)確的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,算法檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)清晰、完整,能有效地處理光照變化、攝像頭小幅度抖動(dòng)、圖像背景局部小幅度變化等情況下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。
【作者單位】： 賀州學(xué)院機(jī)械與電子工程學(xué)院;武漢大學(xué)電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè) 低秩分解 多尺度積 模極大值
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(60872131)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要問(wèn)題是如何準(zhǔn)確定位視頻序列圖像中感興趣的目標(biāo)區(qū)域,并從圖像場(chǎng)景中有效提取運(yùn)動(dòng)前景。它是機(jī)器視覺(jué)、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤、模式識(shí)別等領(lǐng)域研究的關(guān)鍵問(wèn)題之一。靜態(tài)場(chǎng)景下,背景消減法[1-3]是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的常用方法,其核心思想是將每幀圖像與背景圖像進(jìn)行

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