【摘 要】
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运动目标检测作为计算机视觉和图像处理的一项基础性工作,其检测结果将直接影响下游工作的开展。阴影会随着视频中运动的物体一同运动,普通的运动目标检测算法不能区分运动的目标与运动的阴影而导致检测精度下降。为了减少阴影对运动目标检测的干扰,本文开展了阴影与运动目标检测算法的研究,具体步骤如下所示:1.基于边缘引导消歧模块的阴影检测算法。本文通过研究先进的阴影检测算法,发现普遍存在阴影检测歧义。针对这一问题
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运动目标检测作为计算机视觉和图像处理的一项基础性工作,其检测结果将直接影响下游工作的开展。阴影会随着视频中运动的物体一同运动,普通的运动目标检测算法不能区分运动的目标与运动的阴影而导致检测精度下降。为了减少阴影对运动目标检测的干扰,本文开展了阴影与运动目标检测算法的研究,具体步骤如下所示:1.基于边缘引导消歧模块的阴影检测算法。本文通过研究先进的阴影检测算法,发现普遍存在阴影检测歧义。针对这一问题,本文提出了一种基于边缘引导消歧模块的阴影检测算法。边缘引导消歧模块由两部分组成:（1）阴影边缘特征用于指导不同分辨率的完备阴影区域特征生成;（2）应用阴影假阳性特征减少完备阴影区域特征中的歧义。这样,在第（1）步中添加了漏检的阴影,在第（2）步中减少了阴影误检。实验结果表明,该算法可以区分阴影歧义,比其他先进的阴影检测算法更加鲁棒。2.基于时空域结合的快速独立成分分析（Fast Independent Component Analysis,Fast ICA）运动目标检测算法。传统的运动目标检测算法仅在时间域或空间域中进行,忽略了时空信息的联系。本文把在信号处理领域表现出色的Fast ICA方法应用于视频处理领域,并将时间域和空间域结合,提出了一种基于时空域结合的Fast ICA运动目标检测算法,即TS-Fast ICA（Time-Space Fast ICA）。该算法通过对比连续帧的相似度来自适应地选择合适的两帧作为输入图像,再对输入图像进行处理后,通过Fast ICA算法将空间域和时间域结合,以检测运动目标。通过和其它传统方法对比发现该算法能提取出更加完整的运动目标,各项评价指标也很突出。3.最后,使用TS-Fast ICA结合阴影检测器,去除运动目标检测中的阴影。通过实验证明,本文提出的方法不但能准确提取运动目标,而且能减少阴影的干扰,为后续运动图像解析系统提供帮助。
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