【摘 要】
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基于高斯混合模型,提出了一种自适应的运动目标检测算法。首先,根据各像素点的像素值的集中程度,自适应地选择高斯分布的个数对背景模型进行学习与更新,再通过背景差分获取差
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,周口师范学院物理与电子工程学院,光电控制技术重点实验室,中航工业洛阳电光设备研究所
【基金项目】
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河南省科技厅重点科技攻关资助项目:基于移动互联网和物联网的家庭保健中心研究(132102210101)资助
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基于高斯混合模型,提出了一种自适应的运动目标检测算法。首先,根据各像素点的像素值的集中程度,自适应地选择高斯分布的个数对背景模型进行学习与更新,再通过背景差分获取差分图像;其次,在对图像二值化的过程中,提出了一种改进的自动调整阈值的方法,用以对差分图像的像素进行分类后分别进行阈值化分割,这样就能得到前景目标;接着采用形态学重构的方法对阴影进行有效消除,从而使前景目标分割的效果得到有效的提高。实验证明,该方法具有较好的鲁棒性和检测效果,同时也具有较好的自适应性,特别是在检测目标本身灰度变化比较大等特殊情况下,更能体现出本算法的优越性。
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