论文研究-基于宏块运动信息的镜头边界检测.pdf

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目标分割是利用图像的时空先验知识对像素点进行逐点分类的一个过程,目标的固有属性体现在密度及其形状即二维平面的空间分布上。既往的阈值分割大多仅利用了目标的密度信息,而忽略了其空间分布信息。鉴于形状先验知识难以获得,提出利用双阈值分割得到临界区域和目标重心,其后以临界区域像素群距目标重心的距离作为形状的空间分布信息,并由最大类间距算法对该距离进行分割从而实现优化。实验结果显示算法在降低噪声和削弱阴影的同时,有效地改善了目标提取的完整性。
1662011,47(23) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 内,可以导致光晕被分割出或导致目标断裂。由于灰度直方 图(h)中未存在双峰,故由OTSU得到的分割结果并不理想,如 (D)目标腰部缺损,手臂断裂。图1中的(e)(门是分别对应宽松 國值和严格阈值的分割结果,(g)是本文算法的优化后的分割 结果,目标的完整性较好。(i)图是图中右侧目标临界区域像素 (a)背景 b)当前帧 (c)OTSU分割结果 的距离参数以10为带宽归一化后的直方图,该参数用于替代 形状信息用于指导分割优化。(i)图中存在弱双峰,枚适宜于由 OTSU算法对其进一步分割,图中红色部分为OTSU自动获得 的分割阈值 d)宽松阈值 e)严格阈值 (f)优化结果 图3机场场面监控优化分割结果 频,其中(c)是由ITEL公司开源代码厍 Opencv1.0听提供的 高斯混合模型GMM( Gaussion mixture model)分割得到的前 (a)背景 (b)当前帧 (c)背景差 景目标,其中车辆目标和左方行人目标完整,但机尾的噪声和 阴影也被检测出。(d)(e)是分割后滤除面积小于20个像素的 连通体后的结果,(d)中噪声和阴影明显,而(e)中日标断裂 半影消除,最终利用本文算法融合优化后车辆目标保持完整 阴影和噪声消除,行人腿部细节清晰,如(f。 (d)阅值20 (e)阈值30 (f)OTSU分割结果 以上实验结果充分证明了通过引入像素群在二维平面分 布的区域信息,可以有效改善目标的完整性,滤除阴影和噪 声。但本文方法也存在一些不足之处,由于优化是按距RM 各中心的距离对xM中各像素重新分类当像素距离均等时, 在分割结果中会出现圆弧。 (g)宽松阈值 (h)严格阈值 (i)优化结果 5结语 gray histograph 针对低信噪红外视频在提取弱小目标时所面临的挑战和既 往方法的不足之处,通过引入像素群在二维平面的区域分布信息 100 150 优化了仅反映目标密度信息的双分割阈值结果,提高了目标 gray value 分割的完整性和抗干扰能力。实验结果显示算法对被动红外 (j)背景差的直方图 视频和可见光下的场面监控都有明显优化效果,可以有效降 低目标断裂,去除噪声和阴影。下一步将考虑融合密度信息 30 stance histograph TSU threshold 和距离对XM进行二次分类以改善等距时导致的圆弧问题。 100 150 200 参考文献 distance [1 Davis J W, Sharma VBackground-subtraction using contour-based (k)临界区域像素距离直方图 fusion of thermal and visible imagery J]. Computer vision and 图1红外行人目标分割优化效果对比 Image Understanding, 2007(5): 162-182 图2自采集自冬天大雾情况,视频中的运动标主要为车21sY, Zhang Y Accurate extraction of infrared target based 辆,同样在没有目标形状先验知识的前提下,基于距离的分割 on graph cut[J]. Electronics Lellers, 2008(1): 100-101 优化算法能获得更完整的目标,并且干扰被有效滤除。在红(3陈芳,姚建刚灰度拉伸及边缘扫描在红外图像分割中的应用U 外视频中行人和远端车辆目标的热量分布基本满足均匀分 计算机工程与应用,2009,45(14):167-69 布,因此优化效果非常理想。 [4] Nanda H, Davis L Probabilistic template based pedestrian detection in infrared videos[C]/IEEE Proc Intel Vehicles Syrup, 2002(1): 15-20 [5] Xu Fengliang, Liu X, Fujimura K Pedestrian detection and track ing with night vision[].IERE Trans on Intelligent Transporta tion System, 2005(1): 63-71 (a)当前帧(b)宽松阈值(c)严格阈值d)优化结果 [o] Bertozzi M, Broggi A IR pedestrian detection for advanced driver 图2车辆目标优化分割效果 assistance systems[ C]//Lecture Notes in Computer Science, Pat tern Recognition 2003: 582-590 本文的优化算法冋样适合于满足目标密度信息均匀分布 7] Davis J w, Keck M AA two-stage template approach to per 的可见光下场景监控目标分割优化。在场景监控中场面较大 son detection in thermal imagery[C]/proc of the 7th IEEE 而目标较小,并且存在阴影,因此当目标和背景的差异较小 Workshops on Application of Computer Vision, 2005: 364-469 时,容易导致目标分割的断裂。图3来自室外机场场面监控视 (下转248页)

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