像素域运动对象提取算法的研究(3)

来源:南粤论文中心 作者:周启亚1,杨高波2 发表于:2010-04-29 08:26  点击:
【关健词】运动对象;提取;视频处理;像素域
3 像素域提取算法比较 为便于比较,本文把各种典型的像素域运动对象 提取算法的执行时间与主观质量评价列入表l。 表I 典型算法问的比较 Table 1 Comparison of extraction algorithms 为使算法具有可比性,实验中对

3   像素域提取算法比较

为便于比较,本文把各种典型的像素域运动对象 提取算法的执行时间与主观质量评价列入表l。
表I  典型算法问的比较
Table 1 Comparison of extraction  algorithms
为使算法具有可比性,实验中对同一序列进行提 取。序列为HalI_Monitor,格式为qcif(176×144),实 验平台:Intel Pentium 4 3.00 GHz CPU,512 MB DDR内
存,vC++6.0。表l中diff2homo和diff29rad的执行时间 包括对2帧分别进行高通滤波和边缘检测的时间,之 后再进行diff2操作。
综上所述,各算法在不同场合所提取的效果不尽 相同,时间复杂度也有所差异,实际应用中可根据需 要,尽量选择合适的算法实现运动对象的提取。

4   结语

本文主要对像素域运动对象提取的基本方法进行 了归纳和总结,为研究者在不同的情况下选择适合自 己需求的算法提供依据;在提出一种鲁棒的同时进行 帧间差分和减背景的像素域运动对象提取算法。视频 对象的提取是一个复杂的问题,在由像机造成的全局 运动估计与补偿、对象阴影的消除等方面都是值得进 一步深入研究的。随着交叉学科的发展,可以引入人 工智能、图像理解、运动分析等领域的方法来解决视 频对象提取问题。

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5   结语

本文针对常见板材表面缺陷的特征,提出了一种 基于视觉的表面检测方法。首先针对图像中存在的噪 声利用中值滤波器消除了椒盐噪声;再用边缘检测将 缺陷边缘提取出来。然后用形态学处理进行孔洞填 充、将细小微粒连接成完整的缺陷信息。最后对提取 的形态特征进行分析,确定缺陷分类标准,根据标准 判别缺陷类型。结果表明,这种方法能够有效地判别 缺陷类型,具有速度快、检测结果客观等特性,但仍 有不足。即在背景光照不均的条件下,正确率明显降 低。在今后的研究中加强光照补偿算法的研究,以进 一步降低缺陷检测的误判率。

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