【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种统计矩阵模型和自适应阈值相结合的目标检测算法,基于统计矩阵模型的背景建模和局部自适应阈值二值化目标分割,其特征在于:首先利用视频前几帧初始化背景图像,利用背景减法初步提取前景,然后利用帧差法不断累计该前景区域中像素值变化幅度小的像素点出现的次数,并用一统计矩阵来存储对应像素点累计变化的次数,当次数超过一定值时,则更新当前前景点为背景点,从而获得准确的背景图像用于后续的背景减法,最后利用自适应阈值二值化分割得到目标区域;其中,各像素点的二值化阈值由该点所在窗口内的所有当前像素值与背景像素值的差值自适应确定,具体步骤如下:(1)、采用统计矩阵模型进行背景建模,包括以下步骤:1)、利用初始视频初始化背景图像B、前景标记矩阵O和统计矩阵S;2)、读入下一帧图像,若某像素点当前像素值与对应背景像素值绝对差值大于前景判定阈值,则确定其为前景像素点并更新前景标记矩阵O:Oi,j(k)=1; |Di,j(k)|>Tf (1),若该点还同时满足相邻帧像素值变化幅度小,则增加统计矩阵S中对应点的值:Si,j(k)=Si,j(k‑1)+1; |Fi,j(k)|<Tb &&|Di,j( ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:齐美彬,蒋建国,詹曙,疏坤,岳周龙,李倩玉,王运侠,潘龙飞,姚海波,魏莉,王治丹,
申请(专利权)人:合肥工业大学,
类型:发明
国别省市:安徽;34
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。