本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下目標(biāo)檢測(cè)與分割算法

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【摘要】：在動(dòng)態(tài)場(chǎng)景等復(fù)雜條件下,往往難以對(duì)序列圖像目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確的檢測(cè)與分割。根據(jù)序列圖像中目標(biāo)在復(fù)雜條件下的成像特點(diǎn),提出了一種基于融合尺度不變特征變換(SIFT)流特征顯著模型的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)與分割算法。通過(guò)對(duì)SIFT流算法表示運(yùn)動(dòng)特征信息的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分析,并結(jié)合圖像國(guó)際照明協(xié)會(huì)(CIE)Lab顏色空間的顏色和亮度特征信息,建立四維特征向量空間。利用改進(jìn)的多尺度中心-環(huán)繞對(duì)比方法生成各特征通道的顯著圖并進(jìn)行線性融合,建立序列圖像的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景目標(biāo)顯著模型。最后利用均值漂移聚類算法和形態(tài)學(xué)處理實(shí)現(xiàn)對(duì)檢測(cè)目標(biāo)的精確分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比傳統(tǒng)檢測(cè)與分割算法,該算法在動(dòng)態(tài)背景與航拍等復(fù)雜場(chǎng)景下能夠分割出更為完整的目標(biāo)區(qū)域,具有良好的魯棒性和高分割精度。
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)儀器科學(xué)與光電工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 顯著性檢測(cè) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 尺度不變特征變換(SIFT)流 圖像分割 動(dòng)態(tài)場(chǎng)景
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 網(wǎng)絡(luò)出版地址:www.cnki.net/kcms/detail/11.2625.V.20150603.1644.006.html引用格式:許冰,牛燕雄,呂建明.復(fù)雜動(dòng)態(tài)場(chǎng)景下目標(biāo)檢測(cè)與分割算法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào),2016,42(2):310-317.XU B,NIU Y X,LYU J M.Object detection and segmentation algorithm in complex dyna

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