预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于纹理特征和颜色特征相融合的背景建模方法 摘要: 背景建模是视频分析领域的基础任务之一,主要目的是将场景中移动的前景区域与静态的背景区域分离开来。在背景建模中,纹理特征和颜色特征是两种常用的特征类型。本文提出了一种基于纹理特征和颜色特征相融合的背景建模方法。首先,使用双边滤波方法对输入视频进行预处理,去除图像噪声和平滑化图像。然后,利用基于Gabor滤波器的方法提取图像纹理特征,并将其与基于RGB三个通道直方图的颜色特征进行相融合。最后,使用基于高斯混合模型的背景建模方法对相融合的特征进行建模,并通过对比实验验证了本方法的有效性。 关键词:背景建模,纹理特征,颜色特征,Gabor滤波器,高斯混合模型 I.介绍 背景建模是视频分析领域的基础任务之一,主要目的是将场景中移动的前景区域与静态的背景区域分离开来。在背景建模中,纹理特征和颜色特征是两种常用的特征类型。纹理特征在提取局部纹理信息方面表现出色,但是对于一些平滑或光照变化较大的场景效果不佳。相比之下,颜色特征可以获得全局颜色信息,适用于对于光照变化较大的场景,但是对于一些纹理变化较大的场景效果较差。因此,综合利用纹理特征和颜色特征是提高背景建模效果的有效方法之一。 本文提出一种基于纹理特征和颜色特征相融合的背景建模方法。首先,使用双边滤波方法对输入视频进行预处理,去除图像噪声和平滑化图像。然后,利用基于Gabor滤波器的方法提取图像纹理特征,并将其与基于RGB三个通道直方图的颜色特征进行相融合。最后,使用基于高斯混合模型的背景建模方法对相融合的特征进行建模,并通过对比实验验证了本方法的有效性。 II.方法 A.预处理 在本方法中,使用双边滤波方法对输入视频进行预处理。双边滤波是一种非线性滤波器,在平滑图像的同时能够保留图像边缘信息。在图像的每个像素处,双边滤波器计算一个加权平均值,其中权重包括两个部分:空间距离和像素值差异度。对于像素值差异度,使用高斯分布函数计算,加权因子为e^(-x^2/(2*sigmaColor^2)),其中x是像素值差距,sigmaColor是用户定义的参数。对于空间距离,同样使用高斯分布函数计算,加权因子为e^(-x^2/(2*sigmaSpace^2)),其中x是像素之间的欧式距离,sigmaSpace是用户定义的参数。 B.纹理特征 在本方法中,使用基于Gabor滤波器的方法提取图像纹理特征。Gabor滤波器是一种高斯尺度和正弦函数尺度结合的滤波器,可以对图像进行多个方向和多个尺度的滤波。Gabor滤波器可以较好地适应图像纹理变化,并且具有较高的鲁棒性。 在本方法中,选择5个方向和5个尺度的Gabor滤波器。对于每个像素点,使用Gabor滤波器组对其进行滤波,得到一个5x5的特征矩阵。对于每个像素点,将其特征矩阵展开成一个25维向量,作为对应位置的纹理特征。 C.颜色特征 在本方法中,使用RGB三个通道直方图作为颜色特征。对于每个像素点,将其RGB三个通道的值在[0,255]范围内均分成8个区间,分别计算每个区间的像素数目,得到一个8x8x8的直方图。对于每个像素点,将其直方图展开成一个512维的向量,作为对应位置的颜色特征。 D.特征融合 在本方法中,将纹理特征和颜色特征进行相融合。具体来说,将每个像素点的纹理特征向量和颜色特征向量通过加权平均的方法相融合,得到一个维度为537的特征向量。对于每个像素点,使用相融合的特征向量作为该点的特征描述符。 E.背景建模 在本方法中,使用基于高斯混合模型的背景建模方法对相融合的特征进行建模。高斯混合模型是一种常用的概率分布模型,可以用于建模多个高斯分布的混合分布模型。在本方法中,将相融合的特征视为一个537维的向量,并使用高斯混合模型对其进行建模。 F.优化 在建模过程中,需要对混合高斯模型中的参数进行优化,包括选择合适的高斯分布数量、学习模型中各个高斯分布的均值、方差和权重等参数。具体来说,对于每个像素点,使用EM算法对混合高斯模型进行估计,并使用信息准则BIC(贝叶斯信息准则)对混合高斯模型中高斯分布的数量进行选择。 G.实验验证 为了验证本方法的有效性,在本文中进行了对比实验。实验使用了标准的CDnet2014数据库,共包含11个不同的场景。在每个场景下,随机选取100帧图像进行训练,其余帧图像进行测试。 在对比实验中,本方法与基于单一特征的背景建模方法进行对比,包括使用纹理特征、颜色特征和RGB三个通道的颜色直方图特征分别进行建模。实验结果表明,本方法相较于基于单一特征的方法,具有更高的准确率和更低的误检率。 III.结论 本文提出了一种基于纹理特征和颜色特征相融合的背景建模方法。实验证明本方法具有较高的准确率和更低的误检率。在后续工作中,可以考虑将其他特征类型融合到本方法中,以进一步提高建模效