一种视频背景建模的改进方法
随着视频图像处理和压缩技术在数字电视制作、传输过程中的应用和不断发展,对视频中运动目标进行检测和分割成为了一项关键技术和具有挑战性的难题。背景差分法是运动目标检测的一种非常重要的方法。 本文介绍了背景差分法中较为常用的高斯混合模型的相关内容,并在模型初始化方面,针对目前较常用的初始化方法的缺点,采用改进的算法,利用画面中动态目标、静态背景、多态性背景的各自特性及其在时域和空间里的分布规律,采用不同的判决和记录方式将背景信息记录到初始的高斯混合模型中,以改良模型初始化效果并加快处理速度。针对两段视频序列作了仿真试验,证明了该方法的有效性和可靠性。
视频图像 图像处理 动态阈值 高斯模型
吴克 王京玲
中国传媒大学信息工程学院
国内会议
北京
中文
347-351
2009-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）