动态场景红外图像的压缩感知域高斯混合背景建模
针对动态场景下红外图像的背景模型构建问题,提出一种基于压缩感知(Compressed sensing,CS)域高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的背景建模方法.该方法不是对图像中的每个像素建立高斯混合模型,而是对图像局部区域的压缩感知测量值建立高斯混合模型.1)通过提取红外图像轮廓的角点特征,估计相邻帧图像间的相对运动参数以对图像进行校正与配准;2)将每帧图像网格化为适当数目的局部子图,利用序列图像构建每个局部子图的压缩感知域高斯混合背景模型;3)采用子空间学习训练稀疏字典,通过子空间追踪对可能含有目标的局部子图进行选择性稀疏重构;4)通过背景减除实现前景目标检测.以红外图像数据集CDnet2014和VIVID PETS2005进行实验验证,结果表明:该方法能建立有效的动态场景红外图像背景模型,对成像过程中所受到的场景动态变化、背景扰动等具有较强的鲁棒性,其召回率、精确率、F-measure等性能指标及处理速度较之于同类算法具有明显优势.
动态场景、红外图像、背景建模、压缩感知、高斯混合模型
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国家自然科学基金61703287,61731001,U1435220;辽宁省教育厅科研项目L201726;北京市科技计划项目D16110400130000-D161100001316001;沈阳市科技计划项目18-013-0-24;沈阳航空航天大学博士启动基金17YB16
2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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