红外遮挡人体目标模板图像的Mean Shift分割算法

摘要：

提出了一种红外图像中遮挡人体目标的分割方法.首先通过传统的阈值选取方法或直方图聚类等红外图像分割的方法,获取遮挡区域目标的二值化模板.用目标像素在模板中的相对行列坐标作为特征集使用MeanShift算法分别计算各像素在行列方向的收敛位置并使用复数向量进行联合表达,再次以所有的复数向量作为特征集进行Mean Shift聚类,根据各像素位置对应的复数向量所属类别对其进行划分,完成遮挡目标的分割.与分水岭算法相比,该算法的分割结果完整保留了目标模板的外形,并且可以通过Mean Shift带宽参数的选择完成不同精细程度的分割.

关键词：红外图像、遮挡人体目标分割、均值漂移、分水岭算法

所属期刊栏目：14

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部重点科研项目"基于红外图像的人体运动目标识别"108174

在线出版日期：2009-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1867-1871