%0 Journal Article
%T Occluded Human Segmentation in Infrared Images Based on Mean Shift Algorithm<br>红外遮挡人体目标模板图像的Mean Shift分割算法
%A YUN Ting-jin
%A GUO Yong-cai
%A GAO Chao
%A YUN Ting-jin
%A GUO Yong-cai
%A GAO Chao
%A YUN Ting-jin
%A GUO Yong-cai
%A GAO Chao
%A <br>云廷进
%A 郭永彩
%A 高潮
%J 中国图象图形学报
%D 2009
%I 
%X 提出了一种红外图像中遮挡人体目标的分割方法。首先通过传统的阈值选取方法或直方图聚类等红外图像分割的方法，获取遮挡区域目标的二值化模板。用目标像素在模板中的相对行列坐标作为特征集使用Mean Shift算法分别计算各像素在行列方向的收敛位置并使用复数向量进行联合表达，再次以所有的复数向量作为特征集进行Mean Shift聚类，根据各像素位置对应的复数向量所属类别对其进行划分，完成遮挡目标的分割。与分水岭算法相比，该算法的分割结果完整保留了目标模板的外形，并且可以通过Mean Shift 带宽参数的选择完成不同精细程度的分割。
%K infrared image
%K occluded human segmentation
%K mean shift
%K watershed algorithm<br>红外图像
%K 遮挡人体目标分割
%K 均值漂移
%K 分水岭算法
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=B95FF11A97B1C898F2EF051EAD95F82A&yid=DE12191FBD62783C&vid=F3583C8E78166B9E&iid=9CF7A0430CBB2DFD&sid=C53252FC3FF27EAA&eid=65B74213B7DFEAD0&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=1&reference_num=11