计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
8期
300-304
,共5页
背景减除法%噪声%高斯模型%梯度特征%相似度%预计算
揹景減除法%譟聲%高斯模型%梯度特徵%相似度%預計算
배경감제법%조성%고사모형%제도특정%상사도%예계산
Background subtraction%Noise%Gaussian model%Gradient feature%Similarity%Pre-calculation
讨论了背景模型的更新参数与模型精度的关系.通过精确的梯度背景模型值间接估计当前帧中背景像素理论上的期望梯度值.以高斯模型为基础,将当前帧背景像素的实际梯度值与其理论上的期望值进行比较,计算偏差概率,以此为基础,形成不依赖于局部纹理的梯度特征的相似性度量方法.再用梯度特征的相似度量化地调整差分图像在各像素点处的二值化阈值,实现像素值信息与梯度信息的融合使用.实验表明,本方法对前景分割有一定的改善效果.
討論瞭揹景模型的更新參數與模型精度的關繫.通過精確的梯度揹景模型值間接估計噹前幀中揹景像素理論上的期望梯度值.以高斯模型為基礎,將噹前幀揹景像素的實際梯度值與其理論上的期望值進行比較,計算偏差概率,以此為基礎,形成不依賴于跼部紋理的梯度特徵的相似性度量方法.再用梯度特徵的相似度量化地調整差分圖像在各像素點處的二值化閾值,實現像素值信息與梯度信息的融閤使用.實驗錶明,本方法對前景分割有一定的改善效果.
토론료배경모형적경신삼수여모형정도적관계.통과정학적제도배경모형치간접고계당전정중배경상소이론상적기망제도치.이고사모형위기출,장당전정배경상소적실제제도치여기이론상적기망치진행비교,계산편차개솔,이차위기출,형성불의뢰우국부문리적제도특정적상사성도량방법.재용제도특정적상사도양화지조정차분도상재각상소점처적이치화역치,실현상소치신식여제도신식적융합사용.실험표명,본방법대전경분할유일정적개선효과.
