一种分步的融合时空信息的背景建模
自然场景中的光照突变和树枝、水面等不规则运动是背景建模的主要困难。针对该问题,提出一种分步的融合时域信息和空域信息的背景建模方法。在时域,采用具有光照不变性的颜色空间表征时域信息,并提出对噪声和光照突变具有较好适应性的码字聚类准则和自适应背景更新策略,构造了对噪声和光照突变具有较好适应性的时域信息背景模型。在空域,通过采样将测试序列图像分成两幅子图,而后利用时域模型检测其中一幅子图,并将检测结果作为另一幅子图的先验信息,同时采用马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)对其加以约束,最终检测其状态。在多个测试视频序列上的实验结果表明,本文背景模型对于自然场景中的光照突变和不规则运动具有较好的适应性。
时空背景模型、前景检测、马尔科夫随机场、码本
TP3;TN9
国家重点基础研究发展计划973计划2009CB320902;国家自然科学基金61263046;中国航天科技集团公司航天科技创新基金CASC201102资助@@@@Supported by National Basic Research Program of China 973 Program2009CB320902;National Natural Science Founda-tion of China61263046;the Aerospace Science and Tech-nology Innovation Fund of ChinaCASC201102
2014-05-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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