信号处理
信號處理
신호처리
SIGNAL PROCESSING
2011年
7期
1048-1056
,共9页
阴影消除%阴影流%马尔可夫随机场后验概率最大化%图切%混合高斯模型%运动目标检测
陰影消除%陰影流%馬爾可伕隨機場後驗概率最大化%圖切%混閤高斯模型%運動目標檢測
음영소제%음영류%마이가부수궤장후험개솔최대화%도절%혼합고사모형%운동목표검측
阴影消除是运动检测中的一个重要问题.本文提出一种用阴影流和三维马尔可夫随机场后验概率最大化方法运动阴影消除算法.首先对每个像素建立混合高斯模型,通过阴影弱分类器,将可疑的阴影像素分离出来送到阴影流模型中.在线学习候选阴影像素,得到置信度高的阴影流模型.然后用混合高斯模型,阴影流和当前图像一起构建一个三维的马尔可夫随机场模型,将运动目标检测转化为标号组后验概率最大化/能量函数最小化.最后,构建一个与三维MRF对应的三维网络流图,通过动态图切算法,求出图的最小切,即求得MRF标号组的最大后验概率,从而给每个像素分配“前景”或“非前景”标号,达到消除阴影分割运动物体的目的.实验表明本方法在实际视频中取得了较好的效果.
陰影消除是運動檢測中的一箇重要問題.本文提齣一種用陰影流和三維馬爾可伕隨機場後驗概率最大化方法運動陰影消除算法.首先對每箇像素建立混閤高斯模型,通過陰影弱分類器,將可疑的陰影像素分離齣來送到陰影流模型中.在線學習候選陰影像素,得到置信度高的陰影流模型.然後用混閤高斯模型,陰影流和噹前圖像一起構建一箇三維的馬爾可伕隨機場模型,將運動目標檢測轉化為標號組後驗概率最大化/能量函數最小化.最後,構建一箇與三維MRF對應的三維網絡流圖,通過動態圖切算法,求齣圖的最小切,即求得MRF標號組的最大後驗概率,從而給每箇像素分配“前景”或“非前景”標號,達到消除陰影分割運動物體的目的.實驗錶明本方法在實際視頻中取得瞭較好的效果.
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