| 复杂背景下基于LBP纹理特征的运动目标快速检测算法 |
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| 作者姓名： | 裘莉娅 陈玮琳 李范鸣 刘士建 李争 谭畅 |
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| 作者单位： | 中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083,中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083,中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083,中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083,中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083,中国科学院上海技术物理研究所,上海 200083;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083 |
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| 基金项目： | 中国科学院青年创新促进会资助 |
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| 摘 要： | 在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题。为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）纹理特征相结合的背景建模方法。首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取。实验表明,所提的算法在红外和可见光的多种复杂场景下,能快速提取前景目标的同时,提高了准确率和召回率。
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| 关 键 词： | 机器视觉 背景建模 LBP纹理特征 运动目标检测 复杂背景 |
| 收稿时间： | 2021-07-23 |
| 修稿时间： | 2022-06-01 |
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