基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
视觉背景提取算法(ViBe)在视频的首帧图像中随机地选取每个像素的空间邻域像素,对其背景模型进行初始化.该算法在检测初期容易产生伪影.针对该问题,提出一种采用像素的时间域信息初始化背景模型的增强视觉背景提取算法(E-ViBe).首先,利用像素在连续的多帧图像中的历史像素完成模型的初始化;然后,根据空间邻域像素所得到的背景复杂度自适应地获取分割阈值;最后,采用动态更新率对背景模型进行更新,从而让背景模型更快、更好地适应场景的变化.实验结果表明,E-ViBe算法不仅能够快速、有效地去除伪影,也提高了目标检测的准确度.
推荐文章
复杂背景下改进视觉背景提取的前景检测算法
复杂背景
前景检测
视觉背景提取
鬼影抑制
自适应阈值
一种新的道路背景提取及更新算法
背景提取
背景更新
颜色模式
一种快速运动目标的背景提取算法
帧差分
形态学
背景提取
一种基于视觉注意机制的感知物体提取算法
视觉注意机制
感知物体
区域增长
马尔可夫随机场
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种用于消除伪影的增强视觉背景提取算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 视觉背景提取 背景模型 伪影 动态更新
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目 图形图像与模式识别
研究方向 页码范围 312-316
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3538字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.04.063
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 瞿中 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 59 548 13.0 20.0
2 黄晓凌 重庆邮电大学计算机科学与技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (41)
共引文献  (61)
参考文献  (10)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1987(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2002(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2008(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2010(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2011(11)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(9)
2012(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2013(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2014(7)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(2)
2015(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
视觉背景提取
背景模型
伪影
动态更新
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
论文1v1指导