基于前景分割的目标实时检测方法

？针对基于单一颜色信息的目标分割算法易受光线因素影响的问题，提出一种颜色及深度信息融合进行前景分割的目标实时检测方法。采用kinect传感器采集低成本深度(rgb-d)图像，利用改进的vibe算法及多帧差分法分别对于rgb以及深度图像进行建模。前景分割后，利用选取基准(sc)融合策略优化目标结果，然后通过rgchromaticity颜色模型计算前景区域直方图信息并与模板匹配完成目标标记。实验结果表明，该方法对于环境光线及噪声干扰具有一定的鲁棒性，对于vibe算法中背景前景同色误检及“鬼影”现象，对于深度图像分割中前景背景距离过近而造成误检现象都有很好的识别效果。