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改进型SLIC于光照干扰下人体目标图像分割算法
文献摘要：
针对视频监控下运动人体目标分割,传统的简单线性迭代聚类(SLIC)分割算法经常会受到光照变化的干扰,易产生欠分割问题,文中提出一种基于降维的改进型SLIC融合算法.首先,在Lab色彩模型转换过程中只对L分量进行转换,剔除对光照及迭代聚类贡献度低的色彩分量a,b,并进行降维简化;其次,引入灰度特征向量g以增强图像的特征信息,弥补因降维导致的特征损失问题;最后,将灰度信息、L分量和位置信息融合成一个4维特征向量[l,g,x,y]用于分割.与传统SLIC算法的实验对比结果表明,改进型SLIC融合算法不仅适用于一般场景,对于光照干扰下的场景,也能准确地分割出人体目标,且该算法的各项评价指标均优于传统的SLIC算法,其平均运算效率比传统SLIC算法提高约9.075％,能够很好地应用于监控视频帧图像中受光照干扰较为严重情况下的超像素分割问题,可为后续图像的进一步处理提供更好的基础.
文献关键词：
视频监控;图像分割;超像素;简单线性迭代聚类;人体目标;Lab颜色空间
中图分类号：
作者姓名：
于国庆;李宏哲;张倩;杨东瀚
作者机构：
河北科技大学 信息科学与工程学院,河北 石家庄 050000
文献出处：
引用格式：
[1]于国庆;李宏哲;张倩;杨东瀚-.改进型SLIC于光照干扰下人体目标图像分割算法)[J].现代电子技术,2022(20):139-144
A类：
B类：
改进型,SLIC,人体目标,标图,图像分割算法,对视,视频监控,下运,运动人体,目标分割,简单线性迭代聚类,法经,融合算法,Lab,色彩模型,模型转换,转换过程,贡献度,灰度特征,特征向量,增强图像,特征信息,特征损失,位置信息融合,维特,实验对比,割出,运算效率,效率比,监控视频,视频帧,重情,超像素分割,颜色空间
AB值：
0.35188
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