基于像素灰度归类的背景重构算法

• 作者: 侯志强 韩崇昭
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 背景差 背景重构 运动检测 图像分割 跟踪 视频监视
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1568-1576
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 6438字
• 语种: 中文

摘要

背景差法是一种重要的运动检测方法,其难点在于如何进行背景更新.针对该问题,提出一种基于像素灰度归类的背景重构算法,即在假设背景像素灰度以最大概率出现在图像序列的前提下,利用灰度差对相应像素点灰度进行归类,选择频率最高的灰度值作为该点的背景像素值.在背景缓慢变化和突变时,分别利用该算法进行定时和实时背景重构具有时显的优点.仿真结果表明,即使场景中存在运动前景,该算法也能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩崇昭		5	374	5.0	5.0
2	侯志强		1	270	1.0	1.0