【摘 要】
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为了更好地进行视觉监视,该文给出了一种新的基于柯西分布的光照不变的统计变化检测算法。该算法首先将两帧图像间的灰度比值作为背景建模和剔除的特征,并且在假定背景图像中,当每个像素点观测的时序灰度变化由白噪声引起时,两帧背景图像中对应像素间的灰度比值的分布符合柯西分布;然后基于该变化检测方法,将YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度用来识别和消除视频序列图像中的阴影。实验结果表明,该新算法不仅可以承受整
【机 构】
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清华大学电子工程系,武汉大学计算机学院,武警武汉指挥学院
【基金项目】
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国家“863”高技术研究发展计划导向类项目（SQ2006AA12Z108506）
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为了更好地进行视觉监视,该文给出了一种新的基于柯西分布的光照不变的统计变化检测算法。该算法首先将两帧图像间的灰度比值作为背景建模和剔除的特征,并且在假定背景图像中,当每个像素点观测的时序灰度变化由白噪声引起时,两帧背景图像中对应像素间的灰度比值的分布符合柯西分布;然后基于该变化检测方法,将YCbCr颜色空间的亮度、色调和饱和度用来识别和消除视频序列图像中的阴影。实验结果表明,该新算法不仅可以承受整体或局部的、缓慢或突然的光线变化,并且可以滤除由场景背景中小的扰动而导致的噪声。
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给出了一种用于立体图像匹配的改进置信传播算法。基于视差场的连续性假设。传统视差估计置信传播算法将稠密视差场抽象为一种马尔可夫场,置信传播在消息双向传递的马尔可夫网络上进行。考虑到在物体遮挡区域视差场并不连续,首先采用基于初始视差估计的交叉不稳定检测技术检测出遮挡区域,将稠密视差场更加精确地抽象为一种马尔可夫场和贝叶斯场的混合场,置信传播在马尔可夫和贝叶斯的混合网络上进行,使得遮挡区域像素视差信息不
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