基于前景分割的自阴影去除算法

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从视频序列中识别运动物体是计算机视觉中一项基本且重要的任务,也是从静态背景中有效地分割运动物体的一项基本要求。在视频序列中,由于阴影强度的不同以及背景梯度的变化,分割出的前景物体一般都包含自阴影。而且,自阴影在自然界中一般都是模糊且无明显边界的。在视频序列中,为了消除此类阴影,本文提出一种基于平均统计差异推论的Z检验算法。这种统计模型能处理没有光源和表面方向数目限制的复杂、实时场景。实验结果表明,该算法能有效地从分割帧中检测出自阴影。
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