多帧背景差与 Cauchy 模型融合的目标检测

• 作者: 吴敏 姚辉 张翔 杨樊 王凯
• 来源期刊: 光电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多帧背景差 Cauchy 模型 目标检测 Surendra 背景模型 绝对差分图像
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: ?目标识别与跟踪?
• 页码范围: 12-17
• 页数: 6页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 4693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-501X.2016.10.003

摘要

为有效解决复杂监视场景中快速、准确检测运动目标，提出一种多帧背景差与柯西(Cauchy)模型融合的目标检测方法。该方法首先借鉴 Surendra 背景模型的思路进行改进，采用多帧背景差法获取干净的背景图像，然后利用实时的视频图像和当前的背景图像进行绝对差分处理，最后通过 Cauchy 模型对整幅绝对差分图像上的点进行背景点和前景点判别，实现对复杂监视场景中目标的准确检测。针对车辆、行人等不同对象的监控场景下进行实验，验证了本文方法不仅能够有效地抑制噪声及伪目标的干扰，而且能够快速、准确地分割出前景目标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张翔	电子科技大学电子工程学院	27	281	7.0	16.0
2	王凯	中国民用航空总局第二研究所科研开发中心	18	29	3.0	5.0
3	吴敏	中国民用航空总局第二研究所科研开发中心	9	40	4.0	6.0
4	杨樊	中国民用航空总局第二研究所科研开发中心	5	25	3.0	5.0
5	姚辉	中国民用航空总局第二研究所科研开发中心	6	23	3.0	4.0