基于改进Sigma-Delta滤波的复杂场景背景估计

• 作者: 曹倩霞 王正武 罗大庸
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 背景差分 背景估计 多频Sigma-Delta滤波 选择性背景更新 复杂场景
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: ?人工智能及识别技术?
• 页码范围: 225-228,232
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.09.045

摘要

背景估计是运动目标检测一项重要的前期工作，在城市交通等复杂场景中，存在大量慢速或暂停运动目标，背景模型很快受到污染，需要进行较多的后续处理或者采用高复杂度算法来检测前景。针对该问题，提出基于Sigma-Delta滤波改进的背景估计算法，融合可选择性背景更新机制和多频Sigma-Delta滤波背景估计方法，处理复杂场景中不同运动目标的运动特征，以获取稳定的背景。通过对典型城市路段和交叉口复杂交通场景序列进行对比实验，结果表明，该算法在保持Sigma-Delta滤波低内存消耗和高计算效率的基础上可获得更好的检测效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王正武	长沙理工大学公路工程省部共建教育部重点实验室	56	632	14.0	24.0
2	罗大庸	中南大学信息科学与工程学院	139	1870	21.0	37.0
3	曹倩霞	中南大学信息科学与工程学院	10	15	3.0	3.0