基于GMM和超像素马尔科夫随机场的运动目标检测

作者：王广龙; 朱文杰; 高凤岐; 田杰

来源：传感器与微系统, 2019, 38(06): 155-160.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2019)06-0155-03

• 运动目标检测
• 高斯混合模型
• 超像素
• 马尔科夫随机场
• 图切

针对传统的基于高斯混合模型(GMM)的运动目标检测算法抗噪声性能差、易受动态背景干扰的缺陷,提出一种高斯混合建模与超像素马尔科夫随机场(MRF)相结合的运动目标检测方法。采用GMM对视频图像进行建模,初步标记出前景目标区域;对原始图像进行超像素分解,并根据GMM提取的前景图像得到概率超像素图像;采用MRF建模对概率超像素图像建模得到最终的运动目标前景图像。通过实验对比分析,表明提出的算法对噪声干扰、动态扰动背景等复杂场景均可以得到优于传统算法的结果。

• 单位
  中国人民解放军陆军工程大学