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图像前景分割作为目标检测、图像融合的关键步骤,是当前图像处理与计算机视觉领域的研究热点。特别是在普通相机拍摄的夜景人像中,由于闪光的原因导致人像与背景的可视效果欠佳,分割算法存在极大挑战。为此,该文面向同步获取的闪光与非闪光图像,提出了一种基于人像检测和多源信息融合的人像分割方法。该算法首先采用梯度直方图特征(Histogram of Gradient,HOG)作为表观描述,通过支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)实现夜景行人检测。在此基础上,根据两类图像的变化统计特征