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1. 基于Dempster-Shafer证据理论的匹配区多特征适配性分析方法

陈雪凌赵春晖李耀军程咏梅

计算机应用 2013, 33 (06): 1665-1669. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01665

摘要（602）

PDF （798KB）（661）

匹配区的适配性分析在景象匹配视觉导航中至关重要。目前已有很多匹配区适配性分析特征指标，但都只能片面说明匹配区的适配性。试图将多种特征指标进行综合，解决不同特征指标对适配性分析的冲突性，提出一种特征指标适配置信度和不确定置信度的度量方法，利用Dempster-Shafer (D-S)证据理论对置信度进行融合，得出匹配区适配综合置信度，实验验证了该算法的有效性。

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2. 基于H分量检测的模板更新鲁棒分块跟踪方法

王晓华滕炯华赵春晖

计算机应用 2012, 32 (05): 1261-1264.

摘要（1238）

PDF （2305KB）（704）

针对鲁棒分块跟踪方法不能进行模板更新的问题，提出一种基于H分量检测的模板更新方法。隔帧计算当前目标与目标模板的H直方图距离，通过检测该距离是否大于阈值来判定所采用的目标模板更新策略，若该距离大于阈值则采用固定加权目标模板，否则逐帧更新目标模板。将新方法在不同视频上进行仿真，实验结果表明该方法能提升鲁棒分块跟踪方法对光照变化的鲁棒性，同时能提高跟踪精度。

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3. 基于光流场与水平集的运动目标检测

张磊项学智赵春晖

计算机应用

摘要（1445）

PDF （1557KB）（1102）

利用光流场信息及运动内极限约束确定运动目标区域的初始分割，提取光流大小与光流方向两个特征构成特征向量，使用K-means聚类算法获得运动目标区域，利用水平集方法对初始运动区域进行进一步分割，通过最小化定义的能量函数驱动代表运动目标的闭合曲线进行演化，曲线演化将在空间梯度较大的位置停止，从而得到运动目标的封闭边缘曲线。实验表明，该方法可有效地从图像序列中检测出完整的运动目标。

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4. 基于混合高斯模型的运动阴影抑制算法

王典;程咏梅;杨涛;潘泉;赵春晖

计算机应用

摘要（2109）

PDF （1019KB）（1318）

复杂场景的背景建模、运动目标检测、运动目标所投射阴影的检测与抑制在智能监控、机器人视觉、视频会议等领域有着广泛的应用。在运动前景检测阶段，给出了一种改进的混合高斯算法进行场景的背景建模，根据各点像素值出现的混乱程度采取不同的高斯函数参数更新机制，缓解了混合高斯算法计算量大的问题。在运动目标的阴影检测与抑制中，提出了一种基于混合高斯的阴影抑制算法，该算法先利用阴影在HSV颜色空间的特点，判断被检测为运动前景的像素是否为疑似阴影，然后用混合高斯阴影模型对所有疑似阴影值进行聚类，进一步完成阴影抑制。仿真结果表明：该算法可更有效地抑制阴影对运动目标检测的影响，并具有较强的实时性。