一种改进的中值滤波方法进行背景估计

• 作者: 唐超 张苗辉 李晖 钱赛 陈宁
• 来源期刊: 江西科学
• 关键词: 背景估计 中值滤波 高斯滤波
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 308-313
• 页数: 6页
• 分类号: P631.443
• 语种: 中文
• DOI: 10.13990/j.issn1001-3679.2018.02.022

摘要

背景估计主要是构建场景中的背景,这些场景通常是一系列视频帧,并且包含有运动物体.场景的背景估计在虚拟现实和人机交互上有很多重要的用途,而且在一些安全场合也有很多运用,如视频监控、视频分割等.通过运用时间中值滤波和高斯滤波,提出了一种非常鲁棒的场景背景建模方法.具体而言,即先从这些视频序列中训练一个概率密度函数(PDF),再使用这个密度函数对背景象元进行建模.从而过滤出来其中低概率密度的象元,将其作为前景运动物体或者噪音.最后,用时间中值滤波过滤视频序列中剩余的象元.在2016的场景背景建模竞赛中(SBMnet),对该方法从多个指标进行了测试.实验结果表明,与传统中值滤波器及其他扩展方法相比,改进的方法在背景杂乱和有运动的情况下也可以取得很好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐超	合肥学院计算机科学与技术系	13	31	3.0	4.0
2	李晖	江西省科学院能源研究所	9	19	2.0	4.0
3	张苗辉	江西省科学院能源研究所	6	10	2.0	2.0
4	钱赛	江西省科学院能源研究所	3	3	1.0	1.0