基于LBP核密度估计的动态目标分割模型研究OA北大核心CSCDCSTPCD
Research of model for dynamic object segmentation based on LBP kernel density estimation
目前有关动态目标阴影抑制研究中,较好的方法是基于RGB颜色空间核密度估计分割模型,但它只能用于彩色视频阴影抑制,在灰度视频中是无效的.针对这一局限,提出了一种基于核密度估计模型的动态目标阴影消除算法,利用局部二值模式的抗噪特性,可以有效地消除彩色和灰度视频中的动态目标阴影,并对图像中的其他噪声也有明显抑制作用.从实验数据得出,该方法使目标误分割率降低约77.84％～95.22％,从而有效地抑制了动态目标阴影和其他噪声.
In related researches for the cast shadow of dynamic object suppressing, the best method is the kernel density esti-mation mode] for RGB color space, but which can suppress the cast shadow only in color videos, while in gray videos is invalid. So this paper put forword a novel algorithm, which used the noise suppressing characteristic of LBP. It was an algorithm of seg-menting dynamical objects for suppressing cast shadows in color and gray videos, whi…查看全部>>
何黄凯;唐宁九;李征;孙源
四川大学计算机学院计算机科学与技术系,成都610064四川大学计算机学院计算机科学与技术系,成都610064四川大学计算机学院计算机科学与技术系,成都610064四川大学计算机学院计算机科学与技术系,成都610064
信息技术与安全科学
局部二值模式动态目标阴影RGB颜色空间核密度估计阴影抑制误分割率
local binary pattern( LBP) cast shadow of dynamical object RGB color space kernel density estimation cast shadow suppressing false segmentation rate
《计算机应用研究》 2012 (7)
2719-2721,2732,4
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