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基于快速归一化互相关函数的运动车辆阴影检测算法

Moving vehicles’ shadow detection with fast normalized cross-correlation

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【作者】 王晓冬霍宏方涛

【Author】 WANG Xiao-dong,HUO Hong,FANG Tao(Institute of Image Processing and Pattern Recognition,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China)

【机构】 上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海交通大学图像处理与模式识别研究所 上海200240上海200240

【摘要】 视频检测是智能交通系统中一种重要的检测手段,但是运动车辆阴影的存在严重影响了检测效果。为了减少阴影对检测系统中交通参数计算的影响,采用了一种快速归一化的互相关函数(FNCC)直接对灰度视频图像检测运动阴影。通过引入三个加总表(sum-table)和设定阴影检测区使传统归一化互相关函数(NCC)算法的复杂度大大降低。实验表明该算法可以实时有效地检测出运动车辆的阴影。

【Abstract】 Video detection plays an important role in intelligent transportation system,and the shadows of moving vehicles have serious influence on object detection and segmentation.By adopting a FNCC(Fast Normalized Cross-Correlation) algorithm in this paper,moving shadows were directly detected from grayscale video sequences.By applying three sum-tables in FNCC and detecting shadows within a confined range,the computational complexity had been significantly reduced compared with the traditional NCC(Normalized Cross-Correlation) algorithm.And the experimental results have shown that this method can detect moving vehicles’ shadows efficiently and accurately.

【基金】 上海市科委2005年重大项目(05dz15004)
  • 【文献出处】 计算机应用 ,Journal of Computer Applications , 编辑部邮箱 ,2006年09期
  • 【分类号】TP391.41
  • 【被引频次】39
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