【摘要】：針對傳統(tǒng)W4背景模型算法無法消除運動目標陰影的問題,提出了一種有效消除陰影的運動目標檢測算法。首先,給定背景初始幀,用傳統(tǒng)W4算法計算出每一個像素點的最小灰度值、最大灰度值以及最大相鄰幀間差分值;其次,對每個像素點提取的最大灰度值和最小灰度值進行線性加權;之后結合能抵抗陰影影響的改進的LBP紋理特征,采用類似混合高斯背景模型原理的思想提取多個運動目標檢測背景模型。精簡提取得到的LBP紋理的種類,減少計算量,以達到實時性的要求。實驗結果表明,該算法與同類算法相比更有效地去除陰影對運動目標檢測的影響,也滿足實時性的要求。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional W4 background model algorithm can not eliminate the shadow of moving target, an effective shadow cancellation algorithm for moving target detection is proposed. Firstly, given the background initial frame, the minimum gray value, the maximum gray value and the maximum difference between adjacent frames of each pixel are calculated by the traditional W4 algorithm. Secondly, the maximum gray value and the minimum gray value of each pixel are weighted linearly. Then combined with the improved LBP texture features which can resist the influence of shadow, the idea of similar to the mixed Gao Si background model is used to extract multiple moving target detection background models. In order to achieve the real-time requirement, the LBP texture can be reduced and the amount of computation is reduced. Experimental results show that the proposed algorithm is more effective than the similar algorithms in removing the influence of shadow on moving target detection and meets the requirement of real-time.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.61374047,No.60973095)
【分類號】：TP391.41

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