【摘 要】
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为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动区域,使用基于梯度方向的纹理相关性算法移除运动区域的阴影。实验结果表明,该算法能快速、精准地建立并实时更新背景模型,在保证运动目标实际轮廓完整性的前提下,准确去除光照条件下带来的阴影
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61373109,61003127）, 湖北省自然科学基金项目（2015CFB335）
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为准确从视频中提取出不含阴影的运动目标,提出一种基于改进高斯混合模型及纹理的阴影去除算法。采用自适应高斯模型个数选取策略及自适应学习率参数取值方法对经典高斯混合模型进行改进,将改进后的高斯混合模型与三帧差法结合提取运动区域,使用基于梯度方向的纹理相关性算法移除运动区域的阴影。实验结果表明,该算法能快速、精准地建立并实时更新背景模型,在保证运动目标实际轮廓完整性的前提下,准确去除光照条件下带来的阴影。
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