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题名结合W4算法和LBP模型的运动目标检测方法
被引量:6
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作者
孙凯
谢林柏
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机构
江南大学物联网工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第5期187-191,201,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61374047
No.60973095)
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文摘
针对传统W4背景模型算法无法消除运动目标阴影的问题,提出了一种有效消除阴影的运动目标检测算法。首先,给定背景初始帧,用传统W4算法计算出每一个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大相邻帧间差分值;其次,对每个像素点提取的最大灰度值和最小灰度值进行线性加权;之后结合能抵抗阴影影响的改进的LBP纹理特征,采用类似混合高斯背景模型原理的思想提取多个运动目标检测背景模型。精简提取得到的LBP纹理的种类,减少计算量,以达到实时性的要求。实验结果表明,该算法与同类算法相比更有效地去除阴影对运动目标检测的影响,也满足实时性的要求。
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关键词
目标检测
w4算法
混合高斯模型
局部二值模式(LBP)背景模型
阴影
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Keywords
target detection
w4 algorithm
Gaussian mixture model
Local Binary Pattern(LBP)texture features
shadow
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种改进W4算法的运动目标检测研究
被引量:1
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作者
董凌凌
王玉德
张喆
马晨
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机构
曲阜师范大学物理工程学院
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出处
《激光杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期60-63,共4页
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文摘
针对经典W4背景建模算法只能克服光照强度的微小变化以及背景的轻微运动等问题,提出了一种新的运动目标检测算法。首先,利用均值法进行背景初始化选出静止像素集合,消除背景中运动目标的干扰;其次,给定背景初始帧,用经典W4算法计算出每个像素点的最小灰度值、最大灰度值以及最大帧间差分值;然后,对每个像素点提取的最小灰度值和最大灰度值进行线性加权,并且与均值法得到的初始背景相结合建立稳定的背景模型,克服了移动、阴影、光照突变等影响;最后,比较当前帧与背景模型从而检测出准确的运动目标。实验证明,与其它均值法、经典W4算法以及混合高斯背景建模方法相比较,改进方法不仅耗时短而且取得了较为理想的检测效果。
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关键词
运动目标检测
均值法
w4算法
混合高斯模型
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Keywords
Moving object detection
Average method
w4 algorithm
Gaussian mixture model
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于多尺度区域的运动检测和背景减法算法设计
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作者
董培佩
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机构
武昌工学院信息工程学院
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出处
《电视技术》
2018年第7期10-12,42,共4页
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基金
湖北省教育厅人文社会科学研究项目:基于社会主义核心价值观的大学数学教育中的德育渗透(18G110)
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文摘
本文基于多尺度区域,对运动检测和背景减法算法进行了研究。通过实验,对W4、W4+算法进行量化对比,结果表明,W4及W4+算法有相同的存储量并且相应消耗时间的多少相同,W4+算法相比之下比W4算法对背景模型更新的实时性更强,与W4+相比所需更新时间较长,并且W4+算法检测结果也更加精确。
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关键词
运动检测
背景减法
w4+算法
w4算法
检测
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Keywords
motion detection
background subtraction
w4+algorithm
w4 algorithm
detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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