【摘 要】
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传统基于特征点匹配的目标检测算法目标识别率低、误检率较高是因为特征点匹配不准确、目标轮廓不连续。针对这一问题,分别引入谱残差算法和k-means聚类算法,并加以改进,提出
【基金项目】
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国家自然科学基金(61472270);国网山西省电力公司科技项目(520530150015,5205301500W)
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传统基于特征点匹配的目标检测算法目标识别率低、误检率较高是因为特征点匹配不准确、目标轮廓不连续。针对这一问题,分别引入谱残差算法和k-means聚类算法,并加以改进,提出一种基于谱残差算法和k-means聚类算法的运动目标检测算法。具体方法是:首先,每隔两帧提取加速鲁棒特征SURF并对图像配准,再对帧差结果采用谱残差算法提取视觉显著性特征,去除因匹配不准确造成的噪点和伪运动目标;其次,形态学处理之后引入改进后的k-means聚类算法,对不连续的轮廓进行聚类;最后形成完整的目标。实验显示,本文算法目标识别率
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