首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于融合邻域信息的海面运动目标检测
引用本文:王明芬,李翠华,余强力.基于融合邻域信息的海面运动目标检测[J].厦门大学学报(自然科学版),2007,46(5):641-645.
作者姓名:王明芬  李翠华  余强力
作者单位:厦门大学计算机科学系,福建,厦门,361005
基金项目:国家自然科学基金;国家创新研究群体科学基金;厦门大学校科研和教改项目
摘    要:运动视目标检测是视频信息处理的重要研究课题之一.本文提出了一种基于高斯混合模型邻域信息融合的海面运动目标检测算法.该算法融合了背景差分和背景邻域信息差分,充分利用同一幅图像的像素邻域信息得到运动目标的种子点,认为高斯背景差分图像中包含种子点的连通区域为真实前景目标.实验表明,该方法可以避免背景模型在构建或更新阶段对场景的表征不足或错误而造成的误检,对强光下的海杂波也有良好的抑制作用,且对不同的气候环境有较好的鲁棒性.

关 键 词:邻域信息融合  高斯混合模型  运动目标检测
文章编号:0438-0479(2007)05-0641-05
修稿时间:2006-12-29

Ship Detection Based on Neighboring Information Fusion
WANG Ming-fen,LI Cui-hua,YU Qiang-li.Ship Detection Based on Neighboring Information Fusion[J].Journal of Xiamen University(Natural Science),2007,46(5):641-645.
Authors:WANG Ming-fen  LI Cui-hua  YU Qiang-li
Institution:Department of Computer Science, Xiamen University, Xiamen 361005, China
Abstract:Moving object detection is one of the most important research topics in the video information processing.This paper proposes a new method of tracking the moving maritime objects in video sequences based on neighboring information fusion using Gaussian mixture model.It fuses the background difference and neighboring background information difference,makes full use of the information of neighboring pixels to get the moving seed.The experimental results show that,when constructing and updating the background model,this method is able to avoid false detection from inadequate or incorrect background characterization completely.The proposed motion detection also restrains illumination from ocean wave and is robust to various climates.
Keywords:neighboring information fusion  Gaussian mixture model  moving object detection
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号