检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2015年第3期31卷 299-307页

作者：黄大卫胡文翔吴小培张超周蚌艳安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

针对视频背景建模和运动目标检测,本文提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。新方法将视频图像划分为多个区块,并对块内的像素进行统一建模,以替代传统方法中对单像素点的建模。由于块像素的平均更符合高斯分布特性,有利于发... 详细信息

针对视频背景建模和运动目标检测,本文提出一种基于分块模型更新的单高斯背景建模方法。新方法将视频图像划分为多个区块,并对块内的像素进行统一建模,以替代传统方法中对单像素点的建模。由于块像素的平均更符合高斯分布特性,有利于发挥单高斯建模方法的优势,因此增强了算法应对复杂背景的能力,同时分块建模也有效降低了算法复杂性。针对破碎团块的合并问题,本文提出一种"比对就近"的策略,将相隔距离在设定阈值内的团块合并为一个目标。实验结果验证了本文所提方法的有效性。

关键词：前景检测目标检测单高斯模型分块建模团块合并

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一种改进的基于单高斯模型的红外异常目标检测算法

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红外技术 2021年第9期43卷 885-888,894页

作者：宋珊珊翟旭平上海大学特种光纤与光接入网重点实验室上海200444

基于单高斯模型的红外异常目标检测算法是一种常见的能自适应更新背景模型的检测算法。该算法对各个像素的输出响应进行高斯建模,通过设定的阈值确定目标像素点是否为前景像素点,从而达到检测的目的。本文在单高斯模型的基础上,提出一... 详细信息

基于单高斯模型的红外异常目标检测算法是一种常见的能自适应更新背景模型的检测算法。该算法对各个像素的输出响应进行高斯建模,通过设定的阈值确定目标像素点是否为前景像素点,从而达到检测的目的。本文在单高斯模型的基础上,提出一种改进的异常检测算法,该算法利用奈曼-皮尔逊准则选取最佳阈值,克服了根据经验值选取阈值的局限性,为最佳判决阈值的选取奠定了理论基础,使得在虚假率一定的情况下,检测概率达到最高。实验证明,将常见的经验阈值与本文确定阈值进行比较,本文算法确定的阈值检测效果更佳。

关键词：红外成像目标检测单高斯模型奈曼-皮尔逊准则

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一种基于改进单高斯模型的运动目标提取方法

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科学技术与工程 2013年第13期21卷 3609-3614页

作者：喻旭勇王直杰东华大学信息科学与技术学院上海201600

单高斯模型常用于室内场景或环境较为简单时的背景建模,适用于单模态背景情形,具有快速性和相对准确性。基于单高斯模型在运动目标检测中存在的缺点,提出了一种改进的单高斯背景建模方法。依据先验知识,为每一个像素点设定一个计数器来... 详细信息

单高斯模型常用于室内场景或环境较为简单时的背景建模,适用于单模态背景情形,具有快速性和相对准确性。基于单高斯模型在运动目标检测中存在的缺点,提出了一种改进的单高斯背景建模方法。依据先验知识,为每一个像素点设定一个计数器来进行历史前背景点判别信息的统计,进而建立起一种"防欺骗"机制来防止背景点的误判,有效地抑制了传统单高斯模型中的拖影和前背景误判等现象。实验结果表明,改进方法在前景提取效果上有着显著的提高,背景形成更为准确.自适应和防干扰能力得到了增强,有效的防止了前背景点的误判。

关键词：单高斯模型运动目标检测背景提取

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融合单高斯模型的改进ViBE算法

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重庆科技学院学报（自然科学版） 2019年第2期21卷 86-90页

作者：支祖利高智勇阜阳职业技术学院工程科技学院安徽阜阳236000 中南民族大学生物医学工程学院武汉430074

ViBE算法是用于运动目标检测的典型算法,在检测运动量较小及运动速度较快的目标时,有可能出现漏检现象。针对此问题,提出一种融合单高斯模型的改进ViBE算法。单高斯模型具有灵敏度高、目标检测时间效率高等特点,可提升ViBE算法在检测运... 详细信息

ViBE算法是用于运动目标检测的典型算法,在检测运动量较小及运动速度较快的目标时,有可能出现漏检现象。针对此问题,提出一种融合单高斯模型的改进ViBE算法。单高斯模型具有灵敏度高、目标检测时间效率高等特点,可提升ViBE算法在检测运动目标时的准确性。

关键词： ViBE 漏检单高斯模型运动目标

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基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法

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微型机与应用 2010年第24期29卷 39-42页

作者：陈超杨克俭武汉理工大学计算机科学与技术学院湖北武汉430063

对传统的单高斯模型作了一些改进,有效地解决了传统单高斯模型中的拖尾、鬼影问题。对单高斯模型中均值与均方差的更新率的选取提出了一种新方案,能够兼顾高斯模型的收敛性和稳定性。将基于色度畸变与一阶梯度信息的阴影消除方法结合起... 详细信息

对传统的单高斯模型作了一些改进,有效地解决了传统单高斯模型中的拖尾、鬼影问题。对单高斯模型中均值与均方差的更新率的选取提出了一种新方案,能够兼顾高斯模型的收敛性和稳定性。将基于色度畸变与一阶梯度信息的阴影消除方法结合起来,能够很好地消除阴影,使得提取出的运动目标轮廓更为精确。实验结果表明,在室内以及背景较为稳定的室外环境下,基于单高斯模型的运动目标检测方法能够很好地检测出运动目标。

关键词：单高斯模型运动目标检测拖尾鬼影阴影消除

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一种基于背景差分和单高斯模型相结合的目标提取和跟踪方法

一种基于背景差分和单高斯模型相结合的目标提取和跟踪方法

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作者：严飞李生金褚劲华 201702 上海市青浦区徐泾镇华徐公路888号6幢

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种基于背景差分和单高斯模型相结合的目标提取和跟踪方法，步骤如下：步骤1：采集、输入包含有前景、背景信息的输入图像序列；步骤2：分别用背景差方法和单高斯背景模型方法提取前景目标；步骤3... 详细信息

标准号: CN105096336A

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是一种基于背景差分和单高斯模型相结合的目标提取和跟踪方法，步骤如下：步骤1：采集、输入包含有前景、背景信息的输入图像序列；步骤2：分别用背景差方法和单高斯背景模型方法提取前景目标；步骤3：用预先设定的阈值K1，K2分别对背景差提取目标和单高斯背景模型提取目标进行过滤；步骤4：阈值K1过滤后的背景差提取结果作为集合A、阈值K2过滤后的单高斯模型提取结果作为集合B、阈值K3过滤后的背景差提取结果作为集合C；将集合A与集合B的交集与集合A的子集C的和，作为目标的综合提取结果；步骤5：采用最近邻匹配方法，对相邻2帧的提取目标进行匹配；步骤6：根据以上计算，输出这一图像序列各个目标的坐标值，应用于目标提取和追踪方法。

关键词：过滤提取结果背景差高斯背景模型单高斯模型集合目标提取与集合提取一种输入图像序列图像处理方法背景差方法交集背景差分背景信息方法提取跟踪方法匹配方法前景目标图像序列追踪方法综合提取相结合最近邻坐标值集合B 子集匹配采集输出包含计算应用进行前景涉及

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一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法

一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法

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作者：周凡田翔蒋荣欣陈耀武 310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

本实施例提供一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，包括(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳深度图像数据转换为正交坐标系下的点云数据；(2)对所述点云数据进行采样，以可变分辨率R为参数，将所述... 详细信息

标准号: CN108596910A

本实施例提供一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法，其特征在于，包括(1)获取声纳数据，将每帧声纳数据对应的三维声纳深度图像数据转换为正交坐标系下的点云数据；(2)对所述点云数据进行采样，以可变分辨率R为参数，将所述点云数据下采样为多个紧邻的边长为R的体素；(3)利用单高斯模型对下采样过的包含有点的体素进行图像分割；(4)利用图像分割结果对每个体素进行累加评分，根据所述累加评分分出前景数据和背景数据；(5)对下采样后的体素进行基于N帧像素强度平均值的阈值滤波；(6)对于每一个体素，若滤波处理的结果中包含有步骤(4)处理后的背景数据，则将该背景数据去掉，剩下的即为最后的前景数据。

关键词：背景数据点云数据下采样体素单高斯模型声纳数据累加声纳三维深度图像数据图像分割结果可变分辨率正交坐标系点云图像滤波处理图像分割边长采样分出滤波像素分割转换

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一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法

一种基于单高斯模型的三维声纳点云图像分割方法

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作者：周凡田翔蒋荣欣陈耀武 310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号

标准号: CN108596910B

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融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测

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电子技术应用 2013年第10期39卷 139-142页

作者：贾伟黄小天谢椿王正勇四川大学电子信息学院图像信息研究所四川成都610064

提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象,用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像,同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新;采用中间帧图像与背景图像做差,将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学"... 详细信息

提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象,用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像,同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新;采用中间帧图像与背景图像做差,将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学"与"运算;当帧数满足给定条件时,表明该帧为完整物料袋图像,保存帧图像,并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿。实验结果表明,该方法可以得到准确、快速的检测结果,并且对环境变化具有较强的鲁棒性。

关键词：五帧差分法单高斯模型形态学运算物料袋检测

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基于背景模型的车辆目标检测

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微电子学与计算机 2011年第7期28卷 65-67页

作者：王天旭周煦林崔丽洁郑江滨西北工业大学计算机学院陕西西安710129 西安微电子技术研究所陕西西安710065

为了实现对交通车辆快速准确地统计,文中提出一种自适应权值的背景更新方法以适应道路环境的复杂变化.首先在多个通道建立单高斯背景统计模型,然后利用场景中像素的概率分布实现对运动区域的准确检测,最后根据检测结果实现对交通流量的... 详细信息

为了实现对交通车辆快速准确地统计,文中提出一种自适应权值的背景更新方法以适应道路环境的复杂变化.首先在多个通道建立单高斯背景统计模型,然后利用场景中像素的概率分布实现对运动区域的准确检测,最后根据检测结果实现对交通流量的统计.实验结果表明:该方法能够对运动车辆进行快速准确地检测和统计,并对场景的光照变化等影响具有较高的鲁棒性.

关键词：交通流量统计单高斯模型自适应权值背景更新

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