Print

基于超像素一致显著性的视频运动目标检测算法

论文摘要

针对目前视频运动目标检测中存在受背景影响大,复杂场景下检测效果不佳的问题,提出一种基于超像素一致显著性的视频运动目标的检测方法。首先,将视频图像序列进行超像素分割,在保留目标特征完整性的基础上降低图像后续处理的计算复杂度。之后对视频单帧图像进行显著性检测,得到图像显著目标区域,接下来通过对视频图像序列间显著区域超像素匹配机制对运动目标进行检测。最后,引入视频图像序列间显著性传播的协同判别因子提高对运动目标的判别精度。实验结果表明,所提算法具有较强的鲁棒性,能够处理各种复杂场景下视频运动目标的检测,检测准确率达到93%,优于目前的主流算法。

论文目录

  • 1 视频运动目标检测
  •   1.1 超像素分割
  •   1.2 显著性检测
  •     1.2.1 图像特征提取
  •     1.2.2 局部显著性分析
  •     1.2.3 全局显著性分析
  •     1.2.4 一致显著性分析
  •     1.2.5 显著图生成
  •   1.3 目标提取
  • 2 实验结果和分析
  •   2.1 实验结果定性分析
  •   2.2 实验结果定量比较
  • 3 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 于洪洋,王晓曼,崔循,景文博,董猛

    关键词: 显著性,动态目标检测,匹配机制,协同判别因子

    来源: 长春理工大学学报(自然科学版) 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用

    单位: 长春理工大学电子信息工程学院,长春理工大学光电工程学院

    基金: 吉林省科技厅项目(20160204009GX,20170623004TC),国家科技部项目(2018YFB1107600)

    分类号: TP391.41

    页码: 60-66

    总页数: 7

    文件大小: 1767K

    下载量: 60

    相关论文文献

    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/9624cff8339499cd4bc81c49.html