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基于高斯混合模型和canny算法的运动目标检测
  • ISSN号:1007-7162
  • 期刊名称:广东工业大学学报
  • 时间:2011
  • 页码:87-90
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]嘉应学院计算机学院,广东梅州514015, [2]广东工业大学信息工程学院,广东广州510006, [3]仲恺农业工程学院信息学院,广东广州510225
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61001179);广东省自然科学基金资助项目(07301038,9451009001002667)
  • 相关项目:基于学习机制的气动光学图像复原算法研究
中文摘要:

提出一种基于高斯混合模型和canny算法的运动目标检测算法.利用高斯混合模型计算像素之间的颜色信息,同时利用高斯混合模型更新背景信息;用canny算子提取图像的边缘信息;将颜色信息和区域结构信息线性融合起来,较好地解决了边缘信息明显的运动目标检测.实验中采用改进的加权高斯模型及传统的canny算法相结合.结果表明,本文方法比经典高斯混合模型方法具有较高的分割精度,鲁棒性较好.

英文摘要:

A method of detecting moving objects is proposed by combining the Gaussian mixture model with the canny operator. First, the Gaussian mixture model was employed to extract color information and to update the background information. Second, the canny operator was employed to extract edge information. Last, color information and part of area information were integrated for segmentation, which improved the ability to detect moving objects where edge information was distinct. An improved Gaussian mixture model and a traditional canny algorithm were employed in the experiment. Experimental results indicate that the proposed method is superior to the traditional Gaussian mixture model.

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期刊信息
  • 《广东工业大学学报》
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  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7162
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1428/T
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  • 获奖情况:
  • 第三届广东省优秀科技期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国科学文摘数据库
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