科技导报
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과기도보
SCIENCE & TECHNOLOGY REVIEW
2012年
24期
57-61
,共5页
肖梅%张雷%寇雯玉%刘伟%苗永禄
肖梅%張雷%寇雯玉%劉偉%苗永祿
초매%장뢰%구문옥%류위%묘영록
候选背景%邻域相关性%背景重构
候選揹景%鄰域相關性%揹景重構
후선배경%린역상관성%배경중구
背景差法是一种重要的运动检测方法,当场景中背景被长时遮挡,并非总是以最大频率出现时,往往容易将前景错误地认为是背景,从而产生错误的重构,针对该问题本文提出了一种基于邻域相关性的背景重构算法.算法首先对输入数据进行排序；其次利用简单归类算法对排序后的数据进行分类;再次计算灰度类的出现频率,根据灰度类的出现频率得到像素的背景确定标识,并为背景不确定的像素选定候选背景;最后对背景不确定的像素循环执行背景确定程序,即基于像素邻域相关性,选择和邻域相似度最大的候选背景为像素的确定背景.为验证算法的有效性,对算法进行了多种场景的仿真实验,仿真实验表明,即使在背景被长时遮挡的环境中,算法仍能很好构建背景,从而有利于后续的运动目标检测、识别和跟踪.
揹景差法是一種重要的運動檢測方法,噹場景中揹景被長時遮擋,併非總是以最大頻率齣現時,往往容易將前景錯誤地認為是揹景,從而產生錯誤的重構,針對該問題本文提齣瞭一種基于鄰域相關性的揹景重構算法.算法首先對輸入數據進行排序；其次利用簡單歸類算法對排序後的數據進行分類;再次計算灰度類的齣現頻率,根據灰度類的齣現頻率得到像素的揹景確定標識,併為揹景不確定的像素選定候選揹景;最後對揹景不確定的像素循環執行揹景確定程序,即基于像素鄰域相關性,選擇和鄰域相似度最大的候選揹景為像素的確定揹景.為驗證算法的有效性,對算法進行瞭多種場景的倣真實驗,倣真實驗錶明,即使在揹景被長時遮擋的環境中,算法仍能很好構建揹景,從而有利于後續的運動目標檢測、識彆和跟蹤.
배경차법시일충중요적운동검측방법,당장경중배경피장시차당,병비총시이최대빈솔출현시,왕왕용역장전경착오지인위시배경,종이산생착오적중구,침대해문제본문제출료일충기우린역상관성적배경중구산법.산법수선대수입수거진행배서；기차이용간단귀류산법대배서후적수거진행분류;재차계산회도류적출현빈솔,근거회도류적출현빈솔득도상소적배경학정표식,병위배경불학정적상소선정후선배경;최후대배경불학정적상소순배집행배경학정정서,즉기우상소린역상관성,선택화린역상사도최대적후선배경위상소적학정배경.위험증산법적유효성,대산법진행료다충장경적방진실험,방진실험표명,즉사재배경피장시차당적배경중,산법잉능흔호구건배경,종이유리우후속적운동목표검측、식별화근종.
