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基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法
被引量:
3
1
作者
杨树国
和文静
+2 位作者
刘银玲
马琢麟
胡帅
《计算机与现代化》
2019年第7期32-36,42,共6页
针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适...
针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。
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关键词
运动目标检测
混合高斯模型
八邻域帧差法
形态学处理
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职称材料
题名
基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法
被引量:
3
1
作者
杨树国
和文静
刘银玲
马琢麟
胡帅
机构
青岛科技大学数理学院
青岛科技大学信息技术学院
出处
《计算机与现代化》
2019年第7期32-36,42,共6页
基金
2015年山东省重点研发计划项目(2015GGX101020)
山东省研究生教育创新计划项目(SDYY16010)
+1 种基金
山东省教育科学“十二五”规划课题(YBS15014)
2018年青岛科技大学校级大学生创新创业训练计划立项项目(201810426203)
文摘
针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。
关键词
运动目标检测
混合高斯模型
八邻域帧差法
形态学处理
Keywords
moving object detection
Gaussian mixture model
eight-neighbor frame difference method
morphological processing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法
杨树国
和文静
刘银玲
马琢麟
胡帅
《计算机与现代化》
2019
3
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