基于卡尔曼滤波自上向下的动态阴影检测与跟踪

• 作者: 孙挺 张正本 蔡鹏飞
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 阴影检测与跟踪 卡尔曼滤波 时间一致性 前景分割 梯度 阴影检测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 257-263
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.02.043

摘要

目前多数阴影检测方法局限于半影阴影,不能很好地应对本影阴影.针对该问题,引入卡尔曼滤波,提出一种自上向下的动态阴影检测与跟踪方法.利用梯度信息获得目标的轮廓信息以改进前景分割过程,分析每个潜在阴影的纹理相似性和亮度失真的空间相似性,在数据关联框架中结合卡尔曼滤波,利用目标和阴影之间的时间一致性提高阴影检测率.在多个数据集上的实验结果表明,该方法稳定高效,与几何信息法、颜色空间差异法和多级方法相比,其平均阴影辨别率较高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙挺	西北大学可视化研究所	22	117	6.0	10.0
2	张正本	河南工学院计算机科学与技术系	8	2	1.0	1.0
3	蔡鹏飞	河南工学院计算机科学与技术系	5	12	1.0	3.0