采用UKF建模的实时背景提取和运动阴影检测
实时运动物体分割是实现智能视频监控和视频交通流量检测等视觉系统的基础.目前,影响运动检测的因素主要有两个方面,一是背景建模的准确性;二是运动阴影的干扰.提出了基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的背景提取和阴影检测方法,构建整体的运动物体检测框架.该方法通过对背景和阴影建模,分别从帧间差分和背景差分两个层次综合分析像素值的动态变化特性,并利用色彩和亮度变化特性检测出运动阴影,最后借助UKF对两个模型参数进行在线更新,实现实时的运动物体分割.与现有算法相比,该方法背景跟踪速度快、运动检测效果好、计算量较小.实验结果证明了该方法的有效性和实用性.
运动物体检测、背景提取、阴影检测、无偏卡尔曼滤波器
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
2009-06-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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