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基于高斯混合模型的改进GVF-Snake运动目标检测算法
1
作者
卢毅
李文新
《计算机与数字工程》
2018年第8期1539-1542,共4页
针对GVF-Snake算法没有使用图像中统计信息的缺陷,提出了改进算法,增强算法在复杂背景下的检测效果。改进算法通过引入混合高斯模型,对复杂背景进行建模。通过对目标图像与背景模型进行差分,从而构造得到新的外部能量项,计算得到GVF场,...
针对GVF-Snake算法没有使用图像中统计信息的缺陷,提出了改进算法,增强算法在复杂背景下的检测效果。改进算法通过引入混合高斯模型,对复杂背景进行建模。通过对目标图像与背景模型进行差分,从而构造得到新的外部能量项,计算得到GVF场,用以检测运动目标的边缘。此外,通过对第一帧图像和高斯混合模型背景做差分,再经过形态学处理即可得到较好的初始轮廓,增强了算法的自适应能力。应用本文提出的改进算法对运动目标做检测实验,结果表明,本文提出的算法对于复杂背景下的变形目标具有较好的检测效果。
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关键词
目标检测
GVF-SNAKE
高斯混合模型
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职称材料
题名
基于高斯混合模型的改进GVF-Snake运动目标检测算法
1
作者
卢毅
李文新
机构
兰州空间技术物理研究所
出处
《计算机与数字工程》
2018年第8期1539-1542,共4页
文摘
针对GVF-Snake算法没有使用图像中统计信息的缺陷,提出了改进算法,增强算法在复杂背景下的检测效果。改进算法通过引入混合高斯模型,对复杂背景进行建模。通过对目标图像与背景模型进行差分,从而构造得到新的外部能量项,计算得到GVF场,用以检测运动目标的边缘。此外,通过对第一帧图像和高斯混合模型背景做差分,再经过形态学处理即可得到较好的初始轮廓,增强了算法的自适应能力。应用本文提出的改进算法对运动目标做检测实验,结果表明,本文提出的算法对于复杂背景下的变形目标具有较好的检测效果。
关键词
目标检测
GVF-SNAKE
高斯混合模型
Keywords
object deteefion
GVF Snake
GMM
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯混合模型的改进GVF-Snake运动目标检测算法
卢毅
李文新
《计算机与数字工程》
2018
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