基于Mean Shift方法的视频车辆检测与分割

被引：11

作者：

陈兆学 ^{[1
]}

郑建立 ^{[1
]}

施鹏飞 ^{[2
]}

机构：

[1] 上海理工大学医疗器械与食品学院

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

上海理工大学学报 | 2007年 / 02期

关键词：

智能交通系统; 图像分割; 车辆检测; Mean Shift;

D O I：

10.13255/j.cnki.jusst.2007.02.021

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

摘要：

提出了一种基于Mean Shift方法的视频车辆检测和分割方法.首先将交通场景图像与路面区域所对应的二值掩模图像进行“与”运算以排除无关背景干扰,并对所得的结果图像用Mean Shift聚类方法进行分割以得到原始的分割图像.然后根据区域的面积、分布以及颜色的均匀性和相似性等特征有效过滤出路面区域.进一步基于颜色的不相似度量,将路面区域置“黑”,所有其他区域置“白”,对路面区域图像进行二值化.最后通过特定的后处理过程可把路面区域中所存在的动、静态车辆检测出来.

引用

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