基于像素灰度归类的背景重构算法

侯志强; 韩崇昭

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基于像素灰度归类的背景重构算法

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背景差法是一种重要的运动检测方法,其难点在于如何进行背景更新.针对该问题,提出一种基于像素灰度归类的背景重构算法,即在假设背景像素灰度以最大概率出现在图像序列的前提下,利用灰度差对相应像素点灰度进行归类,选择频率最高的灰度值作为该点的背景像素值.在背景缓慢变化和突变时,分别利用该算法进行定时和实时背景重构具有时显的优点.仿真结果表明,即使场景中存在运动前景,该算法也能够准确地重构背景,并有效地避免混合现象,从而实现对运动目标的完整提取,以便进一步识别或跟踪.

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来源
《软件学报》 |2005年第9期|1568-1576|共9页
作者
侯志强; 韩崇昭;
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作者单位

西安交通大学;

电子与信息工程学院;

综合自动化研究所;

陕西;

西安;

710049;

西安交通大学;

电子与信息工程学院;

综合自动化研究所;

陕西;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
背景差; 背景重构; 运动检测; 图像分割; 跟踪; 视频监视;

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