【摘 要】
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本文主要研究静止背景下运动目标的检测和提取,运动目标阴影的检测,以及运动目标跟踪等方面的内容。在静止背景下的目标检测方面,本文介绍了帧间差法和背景差法两种算法的基
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本文主要研究静止背景下运动目标的检测和提取,运动目标阴影的检测,以及运动目标跟踪等方面的内容。在静止背景下的目标检测方面,本文介绍了帧间差法和背景差法两种算法的基本原理;改进灰度统计法提取背景的算法;分析单高斯模型提取背景的算法,提出改进算法:在HSV色彩空间下,通过多高斯背景建模提取背景。实验证明,这两种背景提取算法能够准确地提取出背景图像,且对背景的变化有一定的自适应性。在运动目标阴影检测方面,介绍了在RGB色彩空间和HSV色彩空间中检测阴影的算法。比较在两种色彩空间阴影检测算法的优缺点,改进阴影检测算法,结合两种色彩空间进行阴影的检测,这样在阴影的检测精度和实时性方面都有改善。在消除光照突变影响方面,介绍了用统计亮度变化区域消除光照突变的影响的算法;在室内环境下,根据光源模型运用梯度差分法来消除光照突变对提取精度的影响。在运动目标跟踪方面,本文主要介绍了两种匹配跟踪算法,互相关匹配跟踪算法和基于直方图特征的特征匹配跟踪算法。在直方图特征匹配的基础上,利用特征匹配矩阵记录运动目标的状态。
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