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题名一种对光照变化鲁棒的移动目标前景提取方法
被引量:2
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作者
杨彪
倪蓉蓉
江大鹏
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机构
常州大学信息科学与工程学院
常州纺织工程学院能源管理实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2016年第S2期186-189,192,共5页
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基金
复杂公共环境下群体行为尺度自适应建模与特定异常行为识别算法研究(61501060)
复杂公共环境下特定群体异常行为识别算法研究(SBK20150271)
常州大学博士引进人才项目(ZMF15020068)资助
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文摘
运动目标前景提取是对其进一步分析如特征提取、行为分析等的基础。RPCA(鲁棒主成分分析)分解可以得到较为完整的目标前景,但该方法对光照变化敏感,容易导致误检。利用Lab颜色空间中a,b通道对光照变化不敏感的特点,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法对光照变化的鲁棒性,首先对图像L,a,b通道分别进行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津阈值分割各通道二值化前景并采用种子点填充技术融合不同前景,最后利用形态学滤波优化融合结果提取准确的运动目标前景。实验结果表明,该方法可以在复杂背景下准确提取运动目标前景,且能有效克服光照变化的影响。
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关键词
鲁棒主成分分析
运动目标前景提取
Lab颜色空间
种子点填充
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Keywords
Robust principal component analysis
Moving object foreground extraction
Lab color space
Seed filling
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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