基于最大类间方差法的快速交通视频运动目标分割方法
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国家科技支撑计划(2007BAG06B06);重庆大学自然科学青年基金


Fast Moving Targets Segmentation of Traffic Video Based on Between-Class Variance Method
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    摘要:

    针对交通视频运动目标分割中,信息量大,运算耗时的特点。提出一种新的快速运动目标分割方法。首先选择两帧合适图像相减并取绝对值,然后对所得图像进行分块,判断应该被舍弃的子块。选择剩下的子块进行最大内间差分运算,分割出运动目标。试验结果表明这种方法能够在满足交通视频图像目标分割的基础上大大提高算法效率。

    Abstract:

    Moving object segmention in traffic video requires a large amount of information and a long computational time. A new fast moving object Segmentation method is proposed. Two appropriate images are sclected. Then, the absolute value of subtraction is taken. This paper proceeds to block images and decides which block images should be given up. The remaining sub-blocks for otsu are chosen, and the moving objects are segmented. Experimental result shows that this algorithm can greatly improve the speed of moving object segmentation.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

谢江,汪同庆.基于最大类间方差法的快速交通视频运动目标分割方法.计算机系统应用,2010,19(9):151-154

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  • 收稿日期:2009-12-18
  • 最后修改日期:2010-01-15
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