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摘要:
自然场景下的高原鼠兔序列图像对比度低,边缘较弱,目标包含多色彩且目标运动具有突变性.针对传统运动目标检测方法不能精确提取多色彩目标轮廓的问题,提出一种基于时空域联合信息的运动目标检测方法.首先,利用背景减法确定当前帧图像中目标的形心位置,得到粗分割图像及初始轮廓,然后用改进Chan-Vese(CV)模型对粗分割图像进行分割,改进 Chan-Vese 模型对多色彩目标图像适应性强,从而获得精确的目标轮廓.鉴于几何活动轮廓模型在图像分割过程中需不断初始化水平集函数,且初始化计算量随图像规模的增大而增多,该文在背景减法获得目标形心的基础上,以形心为中心,截取包含目标的图像块作为粗分割图像,然后利用改进 Chan-Vese 模型对粗分割图像精确分割,以减少分割耗时.该文对包含50帧图像的视频处理,试验结果显示:该文方法耗时仅为15.25 s,相似度指数平均为0.852929, Jaccard指数平均为0.74457.和背景减与CV模型相结合的运动目标检测方法相比,该文方法过分割率低,无冗余轮廓,且耗时短;和背景减与改进 CV 模型相结合的运动目标检测方法相比,该文实时性更高;该文所提出的目标检测方法可精确提取目标轮廓且实时性高.
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文献信息
篇名 基于时空域联合信息的高原鼠兔运动目标检测
来源期刊 农业工程学报 学科 工学
关键词 图像处理 图像分割 算法 背景减法 改进Chan-Vese模型 时空域联合 高原鼠兔
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 197-203
页数 7页 分类号 TP391
字数 6220字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2018.09.024
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 张爱华 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 130 802 15.0 21.0
10 王帆 兰州理工大学计算机与通信学院 8 55 6.0 7.0
11 陈海燕 兰州理工大学计算机与通信学院 28 90 6.0 7.0
传播情况
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时空域联合
高原鼠兔
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期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
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395062
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