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文章编号 :1000-1506(2003)06-0022-04
一种改进的基于混合高斯分布模型
的自适应背景消除算法
王亮生 ,程荫杭
(北京交通大学 电子信息工程学院 ,北京 100044)
摘 要 :视频检测技术是智能交通系统研究中一个重要研究方向 ,根据交通流视频检测的特
点 ,对基于混合高斯分布模型的自适应背景消除方法进行了改进 .包括 :背景模型匹配只使用
亮度信息 ;将高斯分布模型按权值、方差排序 ;使用单目深度信息来确定背景 ;动态调整采样频
度等 .实验表明 ,本文提出的算法 ,分割效果较佳 ,分割的实时性大大增强 .
关键词 :图像处理 ;混合高斯分布模型 ;背景消除 ;视频检测
中图分类号 :
TP
391 .41 文献标识码 :
A
An Improve d Ba ckground Subtra ction Using
Adaptive Gaussian Mixture Models
WANG Liang_sheng
,
CHENG Yin_hang
(
School of Electronics and Information Engineering
,
Beijing JiaoTong University
,
Beijing
100044 ,
China
)
Abstract
:
The video vehicle detection technique is an important research field of ITS
.
Based on the
features of vide o vehicle detection
,
this p ap er im p rov es them etho d o f bac k ground s ubtr ac tion u s
-
in g a da ptive Ga us sia n mixtu re mo d els
.
These improvements include
:
background model matching
u s e s o nly the lu m in a nc e in fo rm ation
;
ra nki ng G a us si a n m ixture m od el s a ccor din g to we ight a n d
v arianc e
;
se l e ctin g bac kg ro und mo d el us ing m o n o cular de pth in fo rm atio n
;
making dynamic ad
-
j ustment o f sa m p ling rat e
.
The experiments show that the segment quality is good
,
and real _time
performance is greatly improved
.
Key words
:
image processing
;
Ga u ssi an mixtur e m o d e l
;
background subtraction
;
video vehicle
detection
基于视频图像处理的交通检测技术是近年来逐步发展起来的一种新型车辆检测方法 ,是智能交通系
统研究中的一个重要方向 .在交通流的视频检测中 ,背景消除的效果对整个系统的实现至关重要 .背景消
除 ,即将图像分为背景和前景两个部分 .前人已经作了很多工作 ,提出了大量的背景消除算法 :其中有基于
统计模型的方法 ,如高斯分布模型
[1 ,2]
、混合高斯分布模型
[3]
、非参数化模型
[4]
等 ;基于预测的方法 ,如卡
尔曼滤波器方法、维纳滤波器方法等 .上述这些算法都没有考虑深度信息的应用 .文献[5]考虑了深度和颜
色信息 ,但算法没有充分考虑时间的自适应性 ,并使用一个相对简单的背景统计模型 .文献[6]提出基于混
合高斯分布模型的自适应背景消除算法 ,考虑深度、颜色信息及时间的自适应性 ,提高了系统的分割效果
,
收稿日期 :2 003-02-12
基金项目 :高等学校博士学科点专项科学基金资助项目(2000000413)
作者简介 :王亮生(1980—) ,男 ,山西朔州人 ,硕士生 .
emai l
:
da zuiwang
19781128 @ 263 .
net
程荫杭(1945—) ,男 ,河北霸县人 ,教授 ,博士生导师 .
第27卷 第6期
2003 年 12 月
北 方 交 通 大 学 学 报
JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY
Vol
.2 7
No
.6
Dec
.2003
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