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《现代电子技术》2017,(21):69-72
为了提高运动目标检测与跟踪的精确性与可靠性,提出一种基于改进高斯混合模型的运动目标检测与跟踪方法。首先,建立改进高斯混合背景模型,对运动目标图像进行分块处理,利用相连帧的连续性对运动目标图像的参数更新,提取完整的运动目标并进行分割;其次,将给定的当前帧像素点与目标图像进行匹配,减少高斯混合模型的分布数量和计算量,根据分块处理后的运动目标的大小、形状以及颜色信息完成运动目标全局匹配,实现运动目标的实时检测与跟踪。实验结果表明,与目前的高斯混合模型对运动目标检测与跟踪的方法相比,所提方法计算过程较为简单,具有更快的检测速度和更可靠的检测结果。 相似文献
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传统的高斯模型无法检测比较复杂的场景或速度较低的运动目标,因此提出基于改进高斯混合模型的运动目标检测算法.使用多个高斯模型表示运动目标图像内各像素点特征,并基于图像内各像素点与高斯混合模型相匹配则视其为背景点,反之为前景点原理,更新高斯混合模型.通过更新前景模型并计算短时稳定度指标,提高运动目标检测效果,通过确定高斯分... 相似文献
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传统的混合高斯背景模型对光照突变十分敏感,对运动车辆检测效果不理想。为此,本文提出了一种基于改进混合高斯背景模型的车辆检测算法,利用不匹配像素来消除光照突变对背景建模产生的影响。实验结果表明,与传统的混合高斯背景模型算法相比,在光照突变明显的条件下,改进后的算法更能有效检测出运动车辆。 相似文献
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传统混合高斯模型中背景容易留下运动"虚影",同时在噪声或目标区域对比度低时会导致提取目标区域时出现断裂和空洞的现象,针对这些问题在混合高斯方法中赋予图像中运动和静止区域不同的背景更新速率,并充分利用混合高斯模型中的背景和前景信息,将背景减除的结果与高斯建模中的前景图像按照一定比例融合获得目标图像。实验结果表明:改进后的混合高斯模型运动目标检测方法,能够克服传统高斯模型目标检测中存在的问题,从复杂的背景中较完整的提取出运动目标,且具有一定的抗噪能力。 相似文献
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在运动目标检测技术中,使用传统的高斯混合背景模型所得到的检测结果并不能完美地获取运动目标的轮廓信息,而图像中像素的梯度信息,刚好就是反映了各物体的轮廓和边界,并且相对于颜色信息而言,梯度信息对于噪声并不敏感。为此,该文对传统的高斯混合背景模型进行了改进,提出基于梯度时空信息的高斯混合背景模型,证明了改进的算法确实能够取... 相似文献
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运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。 相似文献
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研究提出了一种基于声发射源特征识别的矿井旋转机组碰摩故障检测方法。为了能对矿井旋转机组实时远程监控并实现分布式网络化管理,设计了一种基于ARM嵌入式系统的矿井旋转机组振动监测系统。针对高斯混合模型在建模时需要较多的训练数据的缺陷,提出了一种基于模糊矢量量化混合模型的声发射识别方法,该方法综合考虑了模糊集理论、矢量量化和高斯混合模型的优点,通过用模糊矢量量化误差尺度取代传统高斯混合模型的输出概率函数,减少了建模时对训练数据量的要求,提高了模型精度和识别速度。通过实验观察上位机输出结果,验证了监测数据的实时性和准确性,达到了对旋转机组运行的状态信息实时监测和故障诊断的要求。 相似文献
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Estimation of trifocal tensor using GMM 总被引:1,自引:0,他引:1
Mingxing Hu Baozong Yuan 《Electronics letters》2002,38(19):1094-1095
A novel estimation of a trifocal tensor based on the Gaussian mixture model (GMM) is presented. The mixture model is built assuming that the residuals of inliers and outliers belong to different Gaussian distributions. The Bayesian rule is then employed to detect the inliers for re-estimation. Experiments show that the presented method is more precise and relatively unaffected by outliers 相似文献
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基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
为改善图像的去噪效果,该文提出了一种基于高斯比例混合模型的图像非下采样Contourlet域去噪算法。该算法首先建立非下采样Contourlet系数邻域的高斯比例混合模型,然后在模型基础上应用贝叶斯最小二乘法对系数进行估计,最后反变换得到恢复图像。算法结合了非下采样Contourlet变换对图像边缘的高效表示能力、非下采样变换的移不变性质以及GSM模型对非下采样Contourlet系数邻域相关性的概括能力。实验结果表明,该算法在视觉效果和峰值信噪比的改善上都取得了非常好的效果。 相似文献
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高斯混合分布激光中心线提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对激光辅助立体视觉测量中的非高斯非对称分布激光条的匹配中心线提取精度较低的问题,提出一种基于高斯混合模型的激光中心线提取方法。首先分析了激光散斑对图像的影响,选择均值滤波方法有效去除激光散斑噪声;然后利用最大类间方差(OTSU)阈值分割方法对光条位置进行粗定位;最后,利用本文提出的高斯混合模型提取激光条亚像素中心线,该模型可准确地描述激光条横截面光强分布特性,从而能够实现光条中心极值点的高精度提取。实验结果表明该方法能够高效稳定的提取激光条中心线。 相似文献
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基于TMS320C6678的背景更新算法的改进与实现 总被引:1,自引:1,他引:0
利用混合高斯模型描述序列图像背景是地面复杂背景下红外搜索跟踪系统中的关键技术。针对背景更新算法的收敛性和估计准确性的问题,提出了一种自适应混合高斯模型的背景更新框架。该背景更新框架通过建立混合模型迭代过程中学习因子与时间、模型状态的关系并且自适应选择混合模型中高斯分布的个数,有效地提高了背景估计的精确程度和算法的收敛速度。通过真实序列图像详细分析本文背景更新框架性能,同时研究设计了基于TMS320C6678DSP芯片的背景更新图像处理系统,实现了视频的传输、处理等系列功能,并与其他算法作比较,从数据分析和实验结果等方面表明本文算法的优越性。 相似文献
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运动图像目标检测指的是从序列图像中将变化的目标从背景中分离出来,高斯混合模型可以对视频序列图像的前景和背景进行分类,再利用背景减除实现运动目标的检测。提出一种基于改进高斯混合模型的优化背景建模方法,该方法首先利用3×3模板对序列图像帧中的像素进行类似卷积的均值计算,然后利用相邻均值的差提取均差因子自适应更新图像的均值。在此基础上,设计了自适应学习率和学习速率,利用改进高斯混合模型实现序列图像的背景建模。改进模型不仅能有效减少数据计算量,同时可以降低在相似区域像素计算的时长,大大加快背景建模速度。实验结果表明,改进模型在目标检测、算法执行速率等性能指标上都有更好的表现,能满足实时检测要求。 相似文献
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针对高斯混合模型在阴影不显著情况下,容易把随光线突变而变化的背景像素点当作前景目标从而造成目标误检的缺点,提出了一种基于改进的高斯混合模型的红外人体目标检测方法。该方法引入边缘检测信息增强红外人体目标检测效果。首先,该算法利用Canny边缘检测来提取人体目标的边缘信息。然后,以此对每个像素建立高斯混合模型来完成人体目标的检测。实验结果表明,该方法能够有效消除光照突变所产生的阴影影响,提高了检测的准确性。 相似文献
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图像盲去模糊问题是当今图像处理领域的热点问题之一.基于混合高斯先验模型的变分贝叶斯去模糊算法可以有效地复原模糊图像,成为一种重要的图像去模糊算法.虽然混合高斯先验模型可以很好地逼近自然图像的梯度分布,但是该模型在图像梯度值较大处往往会产生过拟合导致去模糊后的图像产生振铃效应,严重影响了图像可读性.利用有理数多项式先验模型代替混合高斯模型逼近自然图像的梯度分布,克服算法的上述缺点.有理数多项式函数的分母多项式强制函数在梯度值较大值时平滑,所以有效地避免了过拟合现象的发生,从而使得模糊核估计得更准确,减少振铃效应.实验结果表明了算法的可行性和有效性. 相似文献
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