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基于时空域联合信息的高原鼠兔运动目标检测
基于时空域联合信息的高原鼠兔运动目标检测
作者:
张爱华
王帆
陈海燕
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
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
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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运动信息
马尔可夫链蒙特卡罗
Wang-Landau蒙特卡罗
基于时空域暗示的运动对象检测和分割
时空域分割
时间加权
改进的分水岭
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内容分析
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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
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
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2020(1)
引证文献(1)
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图像处理
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算法
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改进Chan-Vese模型
时空域联合
高原鼠兔
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
农业工程学报
主办单位:
中国农业工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-6819
CN:
11-2047/S
开本:
大16开
出版地:
北京朝阳区麦子店街41号
邮发代号:
18-57
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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