基于高斯混合模型的改进GVF-Snake运动目标检测算法

• 作者: 卢毅 李文新
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 目标检测 GVF-Snake 高斯混合模型
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 信息融合
• 页码范围: 1539-1542
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3192字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2018.08.012

摘要

针对GVF-Snake算法没有使用图像中统计信息的缺陷,提出了改进算法,增强算法在复杂背景下的检测效果.改进算法通过引入混合高斯模型,对复杂背景进行建模.通过对目标图像与背景模型进行差分,从而构造得到新的外部能量项,计算得到GVF场,用以检测运动目标的边缘.此外,通过对第一帧图像和高斯混合模型背景做差分,再经过形态学处理即可得到较好的初始轮廓,增强了算法的自适应能力.应用本文提出的改进算法对运动目标做检测实验,结果表明,本文提出的算法对于复杂背景下的变形目标具有较好的检测效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文新		24	58	3.0	7.0
2	卢毅		1	0	0.0	0.0