原春锋
- 作品数：3 被引量：31H指数：2
- 供职机构：青岛科技大学信息科学技术学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 视频监控中人体目标分割算法研究
- 在计算机视觉领域，视频图像序列中的前景目标分割技术是一个被广泛研究的热点。虽然国内外的学者们提出了许多分割方法，但至今为止还没有一种通用、可靠的视频自动分割算法。特别是对于光照突变的情况很多算法都无法处理，并且分割结果不...
- 原春锋
- 关键词：光照变化贝叶斯理论计算机视觉视频图像
- 文献传递
- 基于邻域相关性和帧间连续性的前景目标分割被引量：6
- 2007年
- 提出了一种新的运动目标分割算法。首先利用像素的颜色、空间的和帧间的特性信息结合贝叶斯判别定理对视频图像进行粗分割,得到一个前景目标的二值图,由于该类方法基于像素间彼此独立的假设,导致分割出的前景目标不完整存在很多空洞。其次,基于前景目标局部邻域空间的一致性假设,计算该邻域内像素间的互相关系数;同时,基于背景的帧间连续性和前景的不连续性,计算像素帧间的互相关系数。最后,依据像素的互相关系数在该邻域内进行二次判决,以填补粗分割中前景目标内部的空洞。实验表明,在复杂背景交通视频中该分割算法具有较强的鲁棒性,并能获得更完整准确的前景目标。
- 王传旭张祥光原春锋刘云
- 光照突变环境下基于高斯混合模型和梯度信息的视频分割被引量：25
- 2007年
- 基于高斯混合模型和帧间梯度信息提出了一种新的运动目标分割算法。首先,在利用亮度信息对背景建立自适应高斯混合模型的基础上,进行前景的粗分割;其次,由于视频信号的亮度和色彩分量随光照突变有较大的改变,导致大片背景的高斯模型产生错误匹配,误判为前景,为了提高高斯模型分割算法的鲁棒性,结合结构梯度互相关函数对分割结果进一步校正,能适应剧烈的光照变化;最后,利用数学形态学进行后处理,消除影子和孤立的噪声点。通过不同场景的运动分割实验结果表明,该算法在复杂背景和剧烈光照变化条件下具有较强的鲁棒性和较高的分割精度。
- 原春锋王传旭张祥光刘云
- 关键词：高斯混合模型
