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时间:2020-06-03
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1、JournalofComputerApplicationsISSN1001。90812013—09—01计算机应用,2013,33(9):2610—2613CODENJYIIDUhttp://www.joca.an文章编号:10131—9081(2013)09.2610—04doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2013.09.2610改进的自适应混合高斯前景检测方法李鸿生,薛月菊,黄晓琳,黄珂,何金辉(1.华南农业大学工程学院,广州510642;2.华南农业大学信息学院,广州
2、510642)(通信作者电子邮箱xueyueju@163.tom)摘要:针对混合高斯背景模型计算量大、存在阴影和鬼影的不足,提出一种基于混合高斯模型的改进前景检测算法。通过分析背景的稳定性来选择连续或隔帧更新方式对背景模型中的参数进行更新,提高算法的运算速度。在背景更新方面,让更新率与权值相关联从而使更新率随权值改变并且对目标移动后显露的背景像素给予更大的更新率,提高背景的稳定性并解决鬼影现象及前景与背景转化的问题。对检测出的目标,用适应性更高的RGB颜色空间畸变模型进行阴影检测和消除,并进行高斯金
3、字塔滤波和形态学滤波处理,以得到更好的前景目标。实验结果表明,该方法能提高算法的计算效率且准确地分割前景目标。关键词:混合高斯模型;隔帧更新;背景更新率;阴影消除;高斯金字塔滤波中图分类号:TP391.41文献标志码:AImprovedobjectdetectionmethodofadaptiveGaussianmixturemodelLIHongsheng,XUEYueju,HUANGXiaolin,HUANGKe,HEJinhui(1.SchoolofEngineering,SouthChina
4、AgriculturalUniversity,VnangzhouGuangdong510642,China:2.SchoolofInformatics,SouthChinaAgriculturalUniversity,GuangzhouGuangdong510642,China)Abstract:ThedeficiencyofGaussianMixtureModel(GMM)isofhighcomputationcostandcannotdealwiththeshadowandghosting.An
5、improvedforegrounddetectionalgorithmbasedonGMMwasproposedinthispaper.Byanalyzingthestabilityofthebackground,intermittentorcontinuousframeupdatingwaschosentoupdatetheparametersoftheGMM.Itcanefficientlyreducetheruntimeofthealgorithm.Inthebackgroundupdati
6、ng,theupdatingratewasassociatedwiththeweightandthismadeitchangewiththeweight.Thebackgroundpixelswhichappearedaftertheobjectsmovingweresetalargerupdatingrate.Itcanimprovethestabilityofthebackgroundandsolvetheproblemofghostingphenomenonandthetransformati
7、onofbackgroundandforeground.Afterobjectsdetection,thealgorithmeliminatedtheshadowbasedontheRGBcolorspacedistortionmodelandtreatedtheresultbyGausspyramidfilteringandmorphologicalfiltering.Throughthewholeprocess,abettercontourwasobtained.Theexperimentalr
8、esultsshowthatthisalgorithmimprovesthecalculationefficiencyandaccuratelysegmentstheforegroundobject.Keywords:GaussianMixtureModel(GMM);intermittentframeupdating;backgroundupdatingrate;shadowelimination;Gausspyramidfilter想,通过对比输入像素和两层背景模
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