基于GPU的视频序列中运动目标轮廓提取

来源：电子测量技术杂志2016年第11期北京时间：

作者：金汉均

单位：华中师范大学计算机学院武汉430079

摘要：传统的高斯混合建模算法对阴影的抑制效果差，且存在噪声干扰和对光照突变比较敏感的问题。采用了一种改进的高斯混合建模方法进行运动目标轮廓提取。该方法利用Canny边缘图像对噪声和光照适应性强的特点，将传统高斯混合模型与Canny边缘检测相结合来提取目标轮廓。但是，该方法复杂度高且计算量大，不满足视频分析实时性的需求，因此，运用GPU强大计算能力和并行处理的优势，基于CUDA平台设计并实现了该运动目标轮廓提取算法。实验结果表明，该算法增强了对噪声和光照的适应性，且有效抑制了图像中的阴影，在保证效果的前提下能够更快速地提取视频序列中的运动目标轮廓。

关键词：高斯混合模型;Canny算子;轮廓提取;GPU

基金资助：湖北省科技攻关（011EJB010）、湖北省科技支撑计划（2013BAA104）资助项目