时频降噪在图像序列事件检测中的应用

被引：2

作者：

伍健荣 ^{[1
]}

李隽颖 ^{[1
]}

刘海涛 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室

[2] 无锡物联网产业研究院

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2012年 / 42卷 / 05期

关键词：

计算机应用; 事件检测; Kalman滤波器; 二维DCT变换;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

针对图像序列分析中事件检测在强背景噪声的野外应用场景下经常出现"假事件"检测的问题,利用Kalman滤波器与二维DCT滤波思想,提出了基于图像序列时频降噪的事件检测方法。该方法基于Kalman滤波器对图像序列进行背景模型的时域多帧降噪,并结合变化前景区域实现背景模型的自适应重构,对单帧前景图像应用二维DCT变换实现低通降噪,最后由自适应分割方法实现事件前景的分割。通过对实际采集的野外图像序列的仿真分析表明,该方法较好地克服了"假事件"检测的问题,并更好地保持了真实事件信息,其F-measure达0.9423,具有很好的实用性与鲁棒性。

引用

页码：1273 / 1279

页数：7

共 9 条

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