【摘 要】
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对场景中运动目标进行实时检测,在公共安全、军事和航空航天等领域中具有非常重要的应用价值。在图像处理运动检测中,传统的混合高斯模型方法为每一个像素构建高斯模型,利用
【机 构】
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陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室,陕西师范大学计算机科学学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划项目(2017JM6103);陕西师范大学2017年度校级综合教改研究项目(17JG33)
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对场景中运动目标进行实时检测,在公共安全、军事和航空航天等领域中具有非常重要的应用价值。在图像处理运动检测中,传统的混合高斯模型方法为每一个像素构建高斯模型,利用背景像素在较长时间内具有稳定的概率分布密度等统计信息分离背景区域,实现背景和运动目标的分离。该方法在实际使用中容易受到噪声干扰,且计算成本高。针对其不可避免的缺点,提出了一种基于信息度对图像进行分块的混合高斯模型算法。通过图像块中含有运动点的比例不同采用不同的混合高斯模型,对位于运动目标边缘的图像块采用单独的算法进行预处理,不仅能够降低背景区域、
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