【摘 要】
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现有的视频运动目标检测方法无法有效跟踪与背景颜色相似且纹理缺乏的运动目标，对此，提出一种基于非下采样小波变换的LBP（UW-LBP）纹理特征提取新方法。对当前图像和背景图像进行
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(31200496)
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现有的视频运动目标检测方法无法有效跟踪与背景颜色相似且纹理缺乏的运动目标，对此，提出一种基于非下采样小波变换的LBP（UW-LBP）纹理特征提取新方法。对当前图像和背景图像进行三层非下采样小波变换；对每个小波变换子图提取LBP纹理特征，为了提高运算速度，没有采用LBP直方图，而是用一个8×n位的二进制向量定义UW-LBP描述子，并用海明距离度量局部纹理的差异；提出一个从像素级到图像块级的层次的运动目标检测策略。实验结果表明，所提出的算法能够有效地检测与背景颜色相似的纹理缺乏运动目标，并对噪声
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