【摘 要】
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针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型
【机 构】
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青岛科技大学数理学院,青岛科技大学信息技术学院
【基金项目】
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2015年山东省重点研发计划项目(2015GGX101020);山东省研究生教育创新计划项目(SDYY16010);山东省教育科学“十二五”规划课题(YBS15014);2018年青岛科技大学校级大学生创新创业训练计划立项项目(201810426203)
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针对视频中运动目标的提取问题,提出一种基于形态学的高斯模型和八邻域帧差法相融合的提取算法。该算法首先将视频中某些帧转化为灰度图,建立以混合高斯分布为基础的统计模型,并结合八邻域帧差法提取出运动目标的大致轮廓,然后利用自适应更新的高斯模型算法进行精确的减除,最后再进行形态学处理,从而使检测出的运动目标更加清晰完整。实验结果表明,该算法对含有低速运动物体、阴影较多的视频提取效果较好,具有很好的鲁棒性。
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