基于混合高斯模型的Mean-Shift模板更新算法

针对基于Mean-Shift目标跟踪算法中遇到的不能对模板进行实时更新的问题,提出一个基于混合高斯背景建模的目标模板更新算法.该算法将目标视为背景,对目标中的每一个像素点利用三个高斯函数对它进行建模,利用每次Mean-Shift跟踪到的目标区域来对先前建立的混合高斯模型进行实时更新,将混合高斯模型得到的目标模板作为下一帧跟踪的目标模板.该算法较好地解决了基于Mean-Shift算法的模板更新问题,实验证明该算法是有效的.     

有效的海上运动目标检测方法

海浪由于在形成过程中受到物理规律的制约,从而呈现与海岸线近似于平行的弱边缘。相反的,物体则在各个方向上表现出比较强的边缘性。根据海浪和物体的这种不同成像特性,提出在单帧图像中采用Sobel算子计算梯度图像从而分割出感兴趣区域,然后从感兴趣区域出发,根据连续帧间的感兴趣区域的中心点是否移动来判断物体是否运动,从而找出运动的目标。实验表明,该方法鲁棒性好,能有效地减小误检和漏检的概率,较准确地检测到海上的运动目标。