基于脉冲耦合神经网络融合的压缩域运动目标分割方法

作     者：王慧斌 沈俊雷 王鑫 张丽丽 WANG Hui-bin;SHEN Jun-lei;WANG Xin;ZHANG Li-li

作者机构：河海大学计算机与信息学院南京210098 

基　　金：江苏省高校科研成果产业化推进项目(No.JHB2011-6)资助 

出 版 物：《光子学报》 (Acta Photonica Sinica)

年 卷 期：2012年第41卷第8期

页      码：914-921页

摘      要：针对H.264压缩域内运动目标分割算法所存在的弱自适应性和抗噪能力差等问题,本文提出了一种基于脉冲耦合神经网络的压缩域运动目标分割方法.该方法采用时空域矢量均值滤波对运动矢量进行预处理,减少运动目标丢失率,并设计了前后向矢量累积方法,增强运动矢量的可靠性.基于脉冲耦合神经网络设计的融合模型可以将累积后的运动矢量和宏块模式进行融合处理,增强分割算法的抗噪能力,保证加快分割速度的同时兼顾运动区域的分割准确度.另外,采用最小交叉熵作为点火终止判断条件,实现了最佳分割模板的自适应获取.仿真实验表明,本文算法在自适应性和抗噪能力方面均有较好表现,可以准确分割出监控视频中的运动目标.

主 题 词：运动目标分割 脉冲耦合神经网络融合模型 H.264压缩域 视频监控 

学科分类：08[工学] 0702[理学-物理学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/gzxb20124108.0914

馆 藏 号：203377176...