超像素特征的运动目标检测算法

摘要：

在像素级的背景建模方法中,由于其反映的只是时间上的连续性,没有考虑到空间上的相关性,所以会导致检测目标不完整,或检测目标呈碎片化的结果,不利于后续的识别或跟踪.为此,本文首先针对ViBe算法对于动态背景不鲁棒的问题进行了改进,利用样本集的标准差作为动态背景度量值,实时更新距离阈值和背景模型更新率,达到对动态背景的鲁棒性;同时引入了超像素特征,提出了基于超像素特征的运动目标检测算法.由于超像素分割具有较好的边缘信息同时超像素数目可控,所以根据SLIC0超像素分割算法提取超像素特征,将超像素块中的像素均值作为超像素特征值,并引入到改进的ViBe算法框架中;由于超像素分割的数目并不是固定不变的,所以本文使用初始种子点位置的超像素特征构建背景模型并进行运动目标的检测.实验表明,该方法检测结果具有良好的目标边缘信息并可以有效抑制动态背景的干扰.

关键词：ViBe算法、超像素、运动目标检测、SLIC0算法、动态背景

所属期刊栏目：34

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61601230;江苏省自然科学基金项目BK20141004;江苏省大学生实践创新训练计划项目201510300036Z资助.Supported by National Natural Science Foundation of China61601230;National Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK20141004;Student Innovation Training Program of Jiangsu Province201510300036Z

在线出版日期：2018-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1568-1574