基于改进的单高斯背景模型运动目标检测算法

• 作者: 任侃 徐福元 钱惟贤 陈银 顾国华
• 来源期刊: 中国激光
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 mean shift 样本均值 背景模型 背景差分法 运动目标
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 全息与信息处理
• 页码范围: 239-247
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/CJL201441.1109002

摘要

针对传统单高斯背景模型(SGM)存在的背景模型不能很好地自适应背景变化、目标检测不完整的问题,提出了一种改进的单高斯背景模型运动目标检测算法,该方法结合单高斯背景模型和mean shift原理对运动目标进行检测.取前N帧视频样本的均值作为初始背景模型,对当前帧图像进行运动目标的初检测,根据单高斯背景模型更新原理用当前帧图像对检测为背景的点进行背景模型更新,对更新后的背景模型中不属于背景点的像素点进行mean shift修正,将进行mean shift修正后得到的背景模型作为最终的背景模型,再通过背景差分法最终检测出运动目标.实验表明,改进的算法能很好地克服背景模型不能自适应背景变化的缺点,目标检测完整度比传统的单高斯模型高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱惟贤		82	633	13.0	19.0
2	顾国华		172	1825	20.0	31.0
3	任侃		11	70	5.0	8.0
4	陈银		1	0	0.0	0.0
5	徐福元		1	0	0.0	0.0