一种对光照变化鲁棒的移动目标前景提取方法

摘要：

运动目标前景提取是对其进一步分析如特征提取、行为分析等的基础.RPCA(鲁棒主成分分析)分解可以得到较为完整的目标前景,但该方法对光照变化敏感,容易导致误检.利用Lab颜色空间中a,b通道对光照变化不敏感的特点,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法对光照变化的鲁棒性,首先对图像L,a,b通道分别进行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津阈值分割各通道二值化前景并采用种子点填充技术融合不同前景,最后利用形态学滤波优化融合结果提取准确的运动目标前景.实验结果表明,该方法可以在复杂背景下准确提取运动目标前景,且能有效克服光照变化的影响.

关键词：鲁棒主成分分析、运动目标前景提取、Lab颜色空间、种子点填充

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：复杂公共环境下群体行为尺度自适应建模与特定异常行为识别算法研究61501060;复杂公共环境下特定群体异常行为识别算法研究SBK20150271;常州大学博士引进人才项目ZMF15020068

在线出版日期：2016-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：186-189,192