【摘 要】
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为了解决烟雾分割算法中灰白（白）烟和黑色烟雾的同时提取以及分割阈值的自适应选取问题, 利用烟雾属于前景目标的特征以及灰白（白）烟和黑色烟雾的颜色特征, 提出一种改进混合高斯
【机 构】
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西安建筑科技大学管理学院,西安建筑科技大学信息与控制工程学院
【基金项目】
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教育部高等学校博士学科点专项研究基金（20126120110008）,西安建筑科技大学人才科技基金资助项目（RC1343）.
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为了解决烟雾分割算法中灰白（白）烟和黑色烟雾的同时提取以及分割阈值的自适应选取问题, 利用烟雾属于前景目标的特征以及灰白（白）烟和黑色烟雾的颜色特征, 提出一种改进混合高斯模型的自适应烟雾图像分割算法.该算法在混合高斯背景模型的基础上删除长期没有匹配的“过期”高斯成分, 缩短背景建模时间; 根据烟雾“团聚”特点以及灰白（白）烟和黑色烟雾各自不同的R, G, B 三分量关系对烟雾图像进行分块,通过对不同的块使用自适应差分阈值提取烟雾可疑区域; 针对光线突变、物体移入场景并静止下来等使场景可能发生渐变的问题,
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