【摘 要】
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针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法。首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(40971219);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(201121202020005)
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针对自然环境下运动目标检测背景动态变化问题,提出一种新的基于高斯金字塔模型的背景差分算法。首先将图像序列进行多尺度分解,得到不同分辨率下的当前帧和背景帧;然后,在不同分辨率下采用高低双阈值进行背景差分运算,得到双阈值产生的2帧前景图像,阈值根据环境自动获取;最后,将各层差分图像自顶向下融合检测感兴趣的运动目标,并在HSV空间中去除阴影。背景模型的初始化和更新方法基于2种假设:一是背景点出现的概率较大;二是距离当前帧越近的点越能真实地描述背景。研究结果表明:该算法能有效地应用于动态背景环境下,可以克服光照变化及阴影的影响。多个标准图像序列的测试证明了该算法具有较高的准确性、鲁棒性和自适应性,时间复杂度低,可以运用于实时检测系统中。
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