【摘 要】
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为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象，提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(11062002);江西省自然科学基金项目(2008GZS0028)
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为了改进常用的运动目标检测算法易受噪声和光线变化的影响、易出空洞、阴影和假边缘等现象，提出一种基于连续五帧帧间差分与Surendra背景边缘差分相融合的运动目标检测算法。该方法先采用Surendra自适应背景提取算法建立运动区域模型，通过优化的Canny算子进行背景边缘检测差分运算，再与五帧差分法相融合，通过双向模板填充和后期处理获得完整、准确的运动目标区域并完成背景的实时更新。实验结果表明，该算法快速、准确，能满足实时性检测的要求。
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