基于阴影流和3D MAP-MRF的运动阴影消除

摘要：

阴影消除是运动检测中的一个重要问题.本文提出一种用阴影流和三维马尔可夫随机场后验概率最大化方法运动阴影消除算法.首先对每个像素建立混合高斯模型,通过阴影弱分类器,将可疑的阴影像素分离出来送到阴影流模型中.在线学习候选阴影像素,得到置信度高的阴影流模型.然后用混合高斯模型,阴影流和当前图像一起构建一个三维的马尔可夫随机场模型,将运动目标检测转化为标号组后验概率最大化/能量函数最小化.最后,构建一个与三维MRF对应的三维网络流图,通过动态图切算法,求出图的最小切,即求得MRF标号组的最大后验概率,从而给每个像素分配“前景”或“非前景”标号,达到消除阴影分割运动物体的目的.实验表明本方法在实际视频中取得了较好的效果.

关键词：阴影消除、阴影流、马尔可夫随机场后验概率最大化、图切、混合高斯模型、运动目标检测

所属期刊栏目：27

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市优博项目YB20081000401;国家973计划2006CB303105,2004CB318110;国家自然科学基金项目60673109

在线出版日期：2011-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1048-1056