复杂交通场景中多运动目标分割算法

被引：3

作者：

李俊韬

张海

范跃祖

机构：

[1] 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

来源：

北京航空航天大学学报 | 2006年 / 03期

关键词：

目标检测; 水平集; k-均值聚类; 鲁棒性;

D O I：

10.13700/j.bh.1001-5965.2006.03.012

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对室外复杂交通场景中多运动目标分割问题,提出了一种由变化检测和运动分割组成的算法,利用水平集算法对帧差图像进行变化检测得到运动窗口,在运动窗口范围内进行改进的k-均值聚类分割,利用运动相似性进行分割区域融合.算法避免了整个图像的分割,减少了运算量,完整的分割出运动目标.试验结果表明,算法不仅能从复杂交通场景图像序列中有效的检测和提取出运动目标并有很强的鲁棒性,而且能够解决运动目标的遮挡问题.

引用

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页数：4

共 4 条

[1] 复杂背景下多运动目标轮廓检测 [J].