Resumen

Para detectar eficazmente objetivos poco visibles en escenas complejas, se aplica la supresin de fondo para resaltar los objetivos. Este trabajo presenta un algoritmo de modelado de fondo de bajo rango y particin de agrupamiento estadstico (SCPLBMA), que agrupa la imagen en varios parches basndose en las estadsticas de la imagen. La matriz de imagen de cada parche se descompone en matriz de bajo rango y matriz dispersa en el SCPLBMA. El fondo de los fotogramas de vdeo originales se reconstruye a partir de las matrices de bajo rango, y los objetivos pueden obtenerse sustrayendo el fondo. Los experimentos con diferentes escenas muestran que el SCPLBMA puede suprimir eficazmente el fondo y las texturas e igualar el ruido residual con niveles de gris significativamente inferiores a los de los objetivos. As, las imgenes de diferencia obtienen buenas caractersticas estacionarias, y el contraste entre los objetivos y los fondos residuales mejora significativamente. En comparacin con otros seis algoritmos, el SCPLBMA mejor significativamente las tasas de deteccin de objetivos de la segmentacin de umbral de fotograma nico.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:detección; objetivos; supresión de fondo; agrupación; algoritmo de modelado de fondo de bajo rango; SCPLBMA
• Keywords:detect; targets; background suppression; clustering; low-rank background modeling algorithm; SCPLBMA