【摘 要】
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提出了一种对视频图像进行实时目标分割及跟踪的新方法。该方法利用基于时间片的运动历史图像(tMHI)的灰度阶梯轮廓,对存在的子运动区域进行包围划分并予以标记,实现视频图像中运动目标的实时分割,进而将每帧tMHI图像中各个运动区域同场景中运动目标连续关联起来,实现对多运动目标的轨迹跟踪。为了提高分割质量,对tMHI进行了改进处理,去除了大部分噪声干扰,取得了明显的改善效果。实验表明,该方法可以有效地分
【机 构】
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哈尔滨工业大学航天学院,中国运载火箭技术研究院宇航智能控制技术国防科技重点实验室
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提出了一种对视频图像进行实时目标分割及跟踪的新方法。该方法利用基于时间片的运动历史图像(tMHI)的灰度阶梯轮廓,对存在的子运动区域进行包围划分并予以标记,实现视频图像中运动目标的实时分割,进而将每帧tMHI图像中各个运动区域同场景中运动目标连续关联起来,实现对多运动目标的轨迹跟踪。为了提高分割质量,对tMHI进行了改进处理,去除了大部分噪声干扰,取得了明显的改善效果。实验表明,该方法可以有效地分割并跟踪视频中的多个运动目标,鲁棒性好,检出率较高,并且处理速度较快,达到了实时性的要求,还解决了局部粘
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