本文關鍵詞： 魯棒主成分分析 運動目標前景提取 Lab顏色空間 種子點填充　出處：《計算機科學》2016年S2期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：運動目標前景提取是對其進一步分析如特征提取、行為分析等的基礎。RPCA(魯棒主成分分析)分解可以得到較為完整的目標前景,但該方法對光照變化敏感,容易導致誤檢。利用Lab顏色空間中a,b通道對光照變化不敏感的特點,可以提高基于RPCA分解的前景提取方法對光照變化的魯棒性,首先對圖像L,a,b通道分別進行RPCA分解得到稀疏前景,然后利用大津閾值分割各通道二值化前景并采用種子點填充技術(shù)融合不同前景,最后利用形態(tài)學濾波優(yōu)化融合結(jié)果提取準確的運動目標前景。實驗結(jié)果表明,該方法可以在復雜背景下準確提取運動目標前景,且能有效克服光照變化的影響。
[Abstract]:Moving target foreground extraction is the basis of further analysis, such as feature extraction, behavior analysis, etc. RPCA (robust Principal component Analysis) decomposition can obtain a more complete target prospects. However, the method is sensitive to light change and can easily lead to false detection. It is insensitive to light change by using AGB channel in Lab color space. It can improve the robustness of the foreground extraction method based on RPCA decomposition to the illumination change. Firstly, the sparse foreground can be obtained by RPCA decomposition of the L#en0# channel of the image. Then the binarization foreground of each channel is segmented with the threshold of Otsu and the different foreground is fused with seed point filling technique. Finally, the morphological filtering is used to optimize the fusion result to extract the accurate foreground of moving target. The experimental results show that. This method can accurately extract the foreground of moving target in complex background, and can effectively overcome the influence of light change.
【作者單位】： 常州大學信息科學與工程學院;常州紡織工程學院能源管理實驗室;
【基金】：復雜公共環(huán)境下群體行為尺度自適應建模與特定異常行為識別算法研究(61501060) 復雜公共環(huán)境下特定群體異常行為識別算法研究(SBK20150271) 常州大學博士引進人才項目(ZMF15020068)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 本文受復雜公共環(huán)境下群體行為尺度自適應建模與特定異常行為識別算法研究(61501060),復雜公共環(huán)境下特定群體異常行為識別算法研究(SBK20150271),常州大學博士引進人才項目(ZMF15020068)資助。1引言運動目標前景提取是計算機視覺的研究熱點,在視頻監(jiān)控、智能交通、智能樓宇中

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本文編號：1442190