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《一种改进的卡尔曼滤波背景减除方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、...第SA期信号处理Vol25NoSA.2以为年8月SIGNALPROCESSINGAu仁2以为一种改进的卡尔曼滤波背景减除方法李文光韩萍吴仁彪(中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室天津300300)摘要:背景减除法是基于视频图像的。,运动目标检测中最常用的方法针对这种方法本文提出了一种改进的卡尔曼滤波算法来实现背景建模,从而完成背景的减除。该算法引入高斯概率密度函数来描述卡尔曼增益因子,以实现背景的自适应更新,提高算法的鲁棒性。实验结果表明,本文算法简单、实时性好,能较好地处理光照变化,运动变化引起的干扰,有效地分割出前景目标。:;:
2、:;关健词运动目标检测卡尔曼涟波背景更新背景建模背景减除AnImProvedBackgroundSubtractionAlgorithmBasedonaan·eKlmFiltring一一研阳ngUangLIPHanRenbiaoWU吨ne,TianjiKyLabforAdvancedsignalProcessingCivilAviationUniversityofChina,Tianjin3030()ChinaAbstract:Thebaekgroundsub如etion15mostfrequentlyusedinthemovingobjectde
3、teCtionbasedonthevi山0.ThisPaperPresentsanimPedalgorithmbasedonlman一filtomedelthebaekundforbackUnsubtl妞ction.Inthisalgorithm,GsianrovKatergrogrOdaus一eProbabilitydnsityft山ction15usedtoexPressthekalmangainfaetor,whiehmakesthebackundulxatedadaPtively,andthegroao.,一.,lgrithm15mrobu
4、stExperimentalresultsshowthatsedalgorithrn15l一omPlexgoodrealt加eAlsoiteanresolveorethePropoownoiseProbls,sucsuddenillinationvdmovemtofnonstaticbackd.eaigorithmPro15emhastheumariationanen脚叨仆PO耐en七etive.一Keyrds:movingobjectdetectfon;KalinanFiltering;back『oUndulx加同;backUndmedel吨;b
5、ackgro助dsubtractionwogI’O引言些干扰都会导致检测过程中伪前景或者噪声的产生,使得获取图像真实背景变得十分困难。因此,在进行背景建模的过,,。随着计算机视觉技术的发展智能视频监控系统越来越程中需要对时刻变化的背景进行实时地更新。受到人们的重视。运动目标检测作为智能视频监控系统中的背景更新可以采用卡尔曼滤波方法该方法能够很好地,。滤除光照变化。,第一步是一个基础而又关键的任务其检测结果的好坏将和运动变化引起的背景干扰但是在进行背,,直接影响目标分类、目标跟踪、行为理解等后续工作。因此,景更新的过程中该方法往往需要人为地设定参数背
6、景更研究一种快速、有效的目标检测算法是很有意义的。新的自适应性差,影响了分割的效果。,:、a,目前常用的运动目标检测算法有时间差分法【l]本文对Klnan滤波算法进行了改进通过引入高斯概,光流法[2]、背景减除法、基于特征融合的方法口]、基于统计率密度函数来描述卡尔曼增益因子有效地实现了背景的自,,。的方法[4]等。通常,在大多数监控场景中,摄像机往往都是适应更新提高了算法的速度检测结果更加准确固定不动的。因此,图像中背景变化就相对缓慢。针对这种,,2Kalman情况背景减除法相对于其它检测方法操作简单检测位置滤波法,。准确且运算速度快是最常用的方
7、法.背景减除、、21一种Kal.n滤波算法法包括中值(均值)淹波法【5]混合高斯法【6]。。,Kalman线性预测法【7』等该方法的关键在于对背景进行建模然而用基于涟波理论来预测缓慢变化的背景图像可,。以看作是。真实世界中总是存在许多干扰如光照变化和运动变化这一种基于运动检测的逐帧降嗓方法下面介绍一种本项目受天津市重点科技攻关项目(07zcKFGx0370)资助第SA期一种改进的卡尔曼滤波背景减除方迭275.基于Kalinan滤波的背景预测算法【8]。22一种自适应的增益因子选取方法,该算法是将当前帧图像通过一个基于K涟lman滤波理论针对这种情况
8、文献[9l提出了一种背景自适应更新的方。。a,:的时域递归低通滤波器来实现对背景的预测当图像经过时法将参数声按如下公式进行
