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用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测
  • ISSN号:0490-6756
  • 期刊名称:《四川大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 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]西安工业大学计算机科学与工程学院,西安710032, [2]长安大学地质工程与测绘学院,西安710054
  • 相关基金:国家自然科学基金(41372330);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2013JM8043)
中文摘要:

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用 Kalman 滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新。把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标。通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性。

英文摘要:

Background image reconstruction is an interesting research fields in motion obj ect detection.A method based on Kalman filter theory for Gauss mixture modeling improved about background image re-construction is presented in this paper.Motion target can be detected using background subtraction algo-rithm based on above it in surveillance video.Experimental results show the proposed method can be ef-fectively applied to detect infrared images moving obj ect.

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期刊信息
  • 《四川大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:四川大学
  • 主编:刘应明
  • 地址:成都九眼桥望江路29号
  • 邮编:610064
  • 邮箱:
  • 电话:028-85410393 85412393
  • 国际标准刊号:ISSN:0490-6756
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1595/N
  • 邮发代号:62-127
  • 获奖情况:
  • 国家“双效”期刊,四川省十佳科技期刊,教育部全国高校优秀学报二等奖(1995,1999),四川省科技优秀期刊一等奖(1996,2000)
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:10542