计算机与现代化

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基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法混合运动目标检测算法

  

  1. (1.青岛科技大学数理学院,山东青岛266061;2.青岛科技大学信息技术学院,山东青岛266061)
  • 收稿日期:2018-12-21 出版日期:2019-07-05 发布日期:2019-07-08
  • 作者简介:杨树国(1970-),男,山东曹县人,教授,博士,研究方向:数字图像处理,图像目标识别,E-mail: ysg_2005@163.com; 和文静(1998-),女,山东菏泽人,本科生,研究方向:数字图像处理,图像目标识别,E-mail: 2215341908@qq.com; 刘银玲(1998-),女,山东东明人,本科生,研究方向:数字图像处理,图像目标识别,E-mail: 1727140461@qq.com; 马琢麟(1998-),男,山东莱芜人,本科生,研究方向:数字图像处理,图像目标识别,E-mail: maxatherley1998@gmail.com; 胡帅(1998-),男,山东菏泽人,本科生,研究方向:数字图像处理,图像目标识别,E-mail: 747101358@qq.com。
  • 基金资助:
    2015年山东省重点研发计划项目(2015GGX101020); 山东省研究生教育创新计划项目(SDYY16010); 山东省教育科学“十二五”规划课题(YBS15014); 2018年青岛科技大学校级大学生创新创业训练计划立项项目(201810426203)

#br# A Moving Target Algorithm Based on Gaussian Mixture Model #br# and Eight-neighbor FDM with Morphological Processing

  1. (1. School of Mathematics and Physics, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China;
    2. School of Information Technology, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China)
  • Received:2018-12-21 Online:2019-07-05 Published:2019-07-08

摘要: 针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。

关键词: 运动目标检测, 混合高斯模型, 八邻域帧差法, 形态学处理

Abstract: For the extraction of the moving subjects in a video clip, this paper proposes a moving target detection algorithm based on improved Gaussian mixture model and eight-neighbor frame difference method. Firstly, some frames of a video are converted into grayscal images and a statistics model based on Gaussian mixture distribution is set up. Following up, the sketch of the moving part is acquired through eight-neighbor frame difference method. For a more precise subtraction, the Gaussian mixture model is added to the algorithm. Combining with morphological processing, a complete and precise foreground is extracted. Experimental results show that the proposed algorithm has better effect on videos with slow-moving objects and large shadow areas, compared to earlier algorithms, and it is robust in multiple occasions.

Key words: moving object detection, Gaussian mixture model, eight-neighbor frame difference method, morphological processing

中图分类号: