一种适合红外序列图像的背景建模方法-豆柴文库

一种适合红外序列图像的背景建模方法.docx

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一种适合红外序列图像的背景建模方法 Title:BackgroundModelingforInfraredSequenceImages Abstract: Backgroundmodelingisacrucialtaskincomputervisionapplications,includingsurveillancesystems,objectdetection,andtracking.Infrared(IR)sequenceimagesoftenpossessdistinctivecharacteristicssuchaslowcontrast,lowsignal-to-noiseratio,anddynamicthermaldistribution.TheseuniquepropertiesposechallengesindevelopinganeffectivebackgroundmodelingmethodforIRsequenceimages.Inthispaper,weproposeanovelbackgroundmodelingapproachforIRsequenceimages,aimingtoaccuratelydetectforegroundobjectsandmodelthedynamicthermalbackground.Ourmethodleveragestheadvantagesofbothtraditionalstatisticalmodelingtechniquesanddeeplearningalgorithmstoachieverobustandaccuratebackgroundestimation. 1.Introduction: Infraredimaginghasbeenwidelyemployedinvariousfieldslikemilitary,medicalimaging,andsurveillanceduetoitsabilitytocaptureheatradiation.However,analyzingIRsequenceimagesremainschallengingduetotheiruniquecharacteristicsanddifferentdistributionofinformationcomparedtovisibleimages.BackgroundmodelingplaysacrucialroleinIRsequenceimageanalysisasitaimstosegmentoutmovingobjectsanddetectanomalies.TraditionalbackgroundmodelingmethodsdesignedforvisibleimagesarenotdirectlyapplicabletoIRsequenceimagesduetothedifferencesinnoisecharacteristicsandtemperaturedynamics.Hence,thereisaneedforaspecializedbackgroundmodelingmethodforIRsequenceimages. 2.BackgroundModelingTechniquesforIRSequenceImages: 2.1StatisticalModelingTechniques: TraditionalstatisticalmodelingtechniqueslikeGaussianMixtureModels(GMM)andKernelDensityEstimation(KDE)havebeenwidelyusedinbackgroundmodelingforvisibleimagesequences.However,thesetechniquesmaynotbedirectlyapplicabletoIRsequencesduetotheirsensitivitytonoiseandlowcontrast.Modificationstoexistingstatisticalmodels,suchasincorporatingpixel-leveltemperatureinformationandnoisemodeling,canenhancetheperformance. 2.2DeepLearning-basedTechniques: Deeplearninghasmaderemarkableprogressincomputervisiontasks,includingbackgroundmodeling.Convoluti

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