【摘 要】
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背景减除法是一类通过建立背景模型,将输入帧与背景模型做比较以分离前景和背景的技术,在视频的识别、分割、跟踪技术中有着广泛的应用.现有的背景减除法,通常有着模型建立速度较慢,没有利用物体的边缘信息维护模型,对光照变化噪声敏感等不足.本方法的基于Vibe方法,在模型的初始化和模型的更新的过程中利用了Gabor滤波器计算所得图片的边缘信息,随机的对像素点和像素点的邻域的背景模型进行初始化或更新,并在背景
【机 构】
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上海交通大学 计算机科学与工程系,上海,200240 上海交通大学 计算机科学与工程系,上海,20
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
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背景减除法是一类通过建立背景模型,将输入帧与背景模型做比较以分离前景和背景的技术,在视频的识别、分割、跟踪技术中有着广泛的应用.现有的背景减除法,通常有着模型建立速度较慢,没有利用物体的边缘信息维护模型,对光照变化噪声敏感等不足.本方法的基于Vibe方法,在模型的初始化和模型的更新的过程中利用了Gabor滤波器计算所得图片的边缘信息,随机的对像素点和像素点的邻域的背景模型进行初始化或更新,并在背景的判定中加入了像素点各通道变化量的离散程度的参数,更好的处理了上述问题.实验表明,该方法有着良好的背景前景分割性能,并能抑制光照或光圈调整造成的暂时的背景颜色偏移造成的影响.在此基础上,本方法利用现代GPU强大的并行计算性能,使用GPU并行编程对算法进行加速,获得了更加快速的前背景分离效果.
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