复杂背景下基于LBP纹理特征的运动目标快速检测算法

TP391.9; 在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题.为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征相结合的背景建模方法.首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取.实验表明,所提的算法在红外和可...

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Published in红外与毫米波学报 Vol. 41; no. 3; pp. 639 - 651
Main Authors 裘莉娅, 陈玮琳, 李范鸣, 刘士建, 李争, 谭畅
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083%中国科学院上海技术物理研究所,上海200083 01.06.2022
中国科学院上海技术物理研究所,上海200083
中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083
中国科学院大学,北京100049
Subjects
背景建模
LBP纹理特征
机器视觉
复杂背景
运动目标检测
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ISSN1001-9014
DOI10.11972/j.issn.1001-9014.2022.03.016

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Abstract TP391.9; 在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题.为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征相结合的背景建模方法.首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取.实验表明,所提的算法在红外和可见光的多种复杂场景下,能快速提取前景目标的同时,提高了准确率和召回率.
AbstractList TP391.9; 在雨雪天气、树叶晃动、水面闪烁等有复杂背景的可见光与红外场景中,快速准确地提取完整目标一直是运动目标检测中的首要难题.为了满足实时性,并针对现有视频的前景提取算法依赖先验信息、召回率低、缺乏纹理和噪声较大等问题,提出了一种基于直方图统计和改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)纹理特征相结合的背景建模方法.首先,使用各像素直方图的众数作为参考背景,无需先验知识,节省了大量存储空间,再采用邻域补偿策略提出了一种改进的S_MBLBP纹理直方图与参考背景进行背景建模,消除了大部分动态背景和光照变化影响,实现目标的精确提取.实验表明,所提的算法在红外和可见光的多种复杂场景下,能快速提取前景目标的同时,提高了准确率和召回率.
Author 刘士建
谭畅
李范鸣
裘莉娅
李争
陈玮琳
AuthorAffiliation 中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院大学,北京100049;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083%中国科学院上海技术物理研究所,上海200083;中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海200083
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