【摘 要】
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传统的高斯混合建模算法对阴影的抑制效果差,且存在噪声干扰和对光照突变比较敏感的问题。采用了一种改进的高斯混合建模方法进行运动目标轮廓提取。该方法利用Canny边缘图像
【基金项目】
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湖北省科技攻关(011EJB010);湖北省科技支撑计划(2013BAA104)资助项目
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传统的高斯混合建模算法对阴影的抑制效果差,且存在噪声干扰和对光照突变比较敏感的问题。采用了一种改进的高斯混合建模方法进行运动目标轮廓提取。该方法利用Canny边缘图像对噪声和光照适应性强的特点,将传统高斯混合模型与Canny边缘检测相结合来提取目标轮廓。但是,该方法复杂度高且计算量大,不满足视频分析实时性的需求,因此,运用GPU强大计算能力和并行处理的优势,基于CUDA平台设计并实现了该运动目标轮廓提取算法。实验结果表明,该算法增强了对噪声和光照的适应性,且有效抑制了图像中的阴影,在保证效果的前提下能够更快速地提取视频序列中的运动目标轮廓。
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