【摘 要】
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在人体实时运动优化识别中,由于人体运动幅度、背景变化无严格规律,速度与运动背景的变化造成运动过程的RGB空间的色度、饱和度等特征也是一个动态变化的过程,传统的分割方法
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在人体实时运动优化识别中,由于人体运动幅度、背景变化无严格规律,速度与运动背景的变化造成运动过程的RGB空间的色度、饱和度等特征也是一个动态变化的过程,传统的分割方法,针对这种动态变化,无法通过调节阀值对特征变化进行实时区别,导致分割过程不充分。提出采用区域差异的视频运动对象的分割方法。将视频图像的RGB空间转换为HSV空间,利用色度、饱和度和亮度提取到运动对象封闭的轮廓图,根据视频图像中不同区域之间的差异,将视频图像分为运动区域、背景区域和遮挡区域,利用边缘检测算子对运动对象的边缘进行检测,最终分割出视频图像中的运动对象。仿真结果表明,利用改进算法进行视频运动对象分割,能够提高分割精度,满足了实时性的要求。
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