基于核心密度估计的动态目标分割改进模型

被引：4

作者：

李征 ^{[1
]}

杨舰 ^{[2
]}

琚生根 ^{[1
]}

张胜 ^{[1
]}

机构：

[1] 四川大学计算机学院

[2] 电子科技大学

来源：

四川大学学报(自然科学版) | 2006年 / 05期

关键词：

核心密度估计; 动态目标分割; 阴影抑制; 边缘提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

数字视频中的动态目标分割是基于计算机视觉技术的分析、识别系统中关键的处理步骤,分割结果的正确率决定了后期分析或识别过程的质量.在数字视频中存在各种有害动态像素,它们会降低分割过程的正确率.动态目标的阴影是这些有害像素的一种,因为它们本身不属于动态目标形状信息的范畴,但分割过程却能很容易将它们作为有效的动态目标像素分割出来.最近有关动态目标分割的研究提出了基于核心密度估计模型的分割方法.基于RGB颜色空间的核心密度估计模型能够在彩色视频中抑制阴影,但是对于灰度视频这种模型是无法抑制阴影的.作者针对上述局限提出了一种基于像素边缘测量的核心密度估计模型,用于动态目标分割,能够在彩色和灰度视频中抑制阴影.实验结果证明,这种新模型在通常的应用条件下是有效的.

引用

页码：1007 / 1013

页数：7