文献类型：期刊文章

作　　者：王瑜[1] 薛红[1]

机构地区：[1]北京工商大学计算机与信息工程学院自动化系,北京100048

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：国家自然科学基金面上项目(No.61171068);北京市优秀人才培养资助项目;北京工商大学青年教师科研启动基金资助项目(No.QNJJ2012-22)

年　　份：2012

卷　　号：48

期　　号：22

起止页码：18-21

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：复杂背景下精准的移动目标检测是智能监控系统的重要任务之一,而移动目标检测中,阈值的选择是关键因素之一。传统的固定阈值检测算法很难满足光照等复杂环境的实际需要,利用贝叶斯理论,提出了自适应的动态阈值移动目标检测算法,通过引入前景图像的均值和方差,以及背景图像的均值,获得自适应的动态阈值,用于克服光照等复杂条件的不利影响。实验结果显示,同传统的固定阈值检测算法相比,提出的算法可以有效地克服噪声的影响,并且在复杂环境下具有更好的鲁棒性和稳定性。

关 键 词：贝叶斯理论 目标检测 固定阈值  动态阈值

分 类 号：TP317.4]