基于GPU的视频序列中运动目标轮廓提取

作者：金汉均; 曾婷

来源：电子测量技术, 2016, 39(11): 85-88.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2016.11.018

• 高斯混合模型
• Canny算子
• 轮廓提取
• GPU

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。

• 单位
  华中师范大学