【摘 要】
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为了能在复杂背景图像序列中进行变化目标检测,提出一种基于统计检验的变化检测算法。利用高斯混合模型计算背景像素和观测像素的经验分布函数,根据假设检验理论计算RBJ统计
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61104213）
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为了能在复杂背景图像序列中进行变化目标检测,提出一种基于统计检验的变化检测算法。利用高斯混合模型计算背景像素和观测像素的经验分布函数,根据假设检验理论计算RBJ统计量,通过待检测像素与背景模型的拟合程度判断像素归属,得到粗略的变化目标,采用高斯分裂原则自适应更新背景分布函数,使背景模型能进一步逼近真实背景,从而得到最终变化目标。仿真结果表明,针对复杂背景的图像序列,该算法能够有效抑制恶劣天气对检测的干扰,查准率较高,综合检测性能指标较好。
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