计算机科学
計算機科學
계산궤과학
Computer Science
2015年
8期
86-89,127
,共5页
运动目标检测%热红外视频%可见光视频%数据融合%混合高斯
運動目標檢測%熱紅外視頻%可見光視頻%數據融閤%混閤高斯
운동목표검측%열홍외시빈%가견광시빈%수거융합%혼합고사
Moving target detection%Thermal video%Visible video%Data fusion%Gaussian mixture model
在室外环境中,可见光相机可以获取场景中丰富的纹理细节和光谱信息,但受光照变化的影响很大;而热红外相机对光照变化不敏感,但热红外成像时比度低、颜色信息缺失.为了充分利用两者的互补信息,实现运动目标的精确检测,同时提高检测的鲁棒性,提出了一种应用RGBT混合高斯模型的目标检测方法.该方法将热红外图像作为第4个分量加入到传统的混合高斯模型中,提高了算法的正检率;还引入了阴影去除算法,增强了算法的鲁棒性.实验表明,该方法比传统的混合高斯模型检测精度更高,目标更完整,同时也能较好地满足实时性的要求.
在室外環境中,可見光相機可以穫取場景中豐富的紋理細節和光譜信息,但受光照變化的影響很大;而熱紅外相機對光照變化不敏感,但熱紅外成像時比度低、顏色信息缺失.為瞭充分利用兩者的互補信息,實現運動目標的精確檢測,同時提高檢測的魯棒性,提齣瞭一種應用RGBT混閤高斯模型的目標檢測方法.該方法將熱紅外圖像作為第4箇分量加入到傳統的混閤高斯模型中,提高瞭算法的正檢率;還引入瞭陰影去除算法,增彊瞭算法的魯棒性.實驗錶明,該方法比傳統的混閤高斯模型檢測精度更高,目標更完整,同時也能較好地滿足實時性的要求.
재실외배경중,가견광상궤가이획취장경중봉부적문리세절화광보신식,단수광조변화적영향흔대;이열홍외상궤대광조변화불민감,단열홍외성상시비도저、안색신식결실.위료충분이용량자적호보신식,실현운동목표적정학검측,동시제고검측적로봉성,제출료일충응용RGBT혼합고사모형적목표검측방법.해방법장열홍외도상작위제4개분량가입도전통적혼합고사모형중,제고료산법적정검솔;환인입료음영거제산법,증강료산법적로봉성.실험표명,해방법비전통적혼합고사모형검측정도경고,목표경완정,동시야능교호지만족실시성적요구.
