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基于纹理及统计特征的视频背景提取
被引量：
12
1
作者
姜永林
屈桢深
王常虹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期172-177,共6页
提出基于纹理特征及统计学模型的背景提取方法来完成背景的稳健提取和实时更新。根据灰度-基元共生矩阵建立图像的纹理特征描述并据此初步判断某一区域是否有运动目标,进一步基于混合高斯分布模型进行背景像素判别和背景提取,最后应用...
提出基于纹理特征及统计学模型的背景提取方法来完成背景的稳健提取和实时更新。根据灰度-基元共生矩阵建立图像的纹理特征描述并据此初步判断某一区域是否有运动目标,进一步基于混合高斯分布模型进行背景像素判别和背景提取,最后应用多分辨率计算方法提高算法实现效率。实验结果表明,该方法能够更好地适应光照条件的不同变化,特别适用于交通视频监控时图像亮度变化和路口交通繁忙的实际情况,能够准确地获取背景图像,计算时间仅为原来的1/4,从而满足了背景提取算法在复杂环境下的稳健性和实时自适应更新的要求。
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关键词
背景提取
纹理特征
混合高斯分布
多分辨率计算
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题名
基于纹理及统计特征的视频背景提取
被引量：
12
1
作者
姜永林
屈桢深
王常虹
机构
哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期172-177,共6页
基金
航天科技创新基金资助项目
文摘
提出基于纹理特征及统计学模型的背景提取方法来完成背景的稳健提取和实时更新。根据灰度-基元共生矩阵建立图像的纹理特征描述并据此初步判断某一区域是否有运动目标,进一步基于混合高斯分布模型进行背景像素判别和背景提取,最后应用多分辨率计算方法提高算法实现效率。实验结果表明,该方法能够更好地适应光照条件的不同变化,特别适用于交通视频监控时图像亮度变化和路口交通繁忙的实际情况,能够准确地获取背景图像,计算时间仅为原来的1/4,从而满足了背景提取算法在复杂环境下的稳健性和实时自适应更新的要求。
关键词
背景提取
纹理特征
混合高斯分布
多分辨率计算
Keywords
background extraction
textural feature
mixed Gaussian distribution
multi-resolution computation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于纹理及统计特征的视频背景提取
姜永林
屈桢深
王常虹
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
12
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