基于自适应阈值的Surendra背景提取方法研究

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针对使用OTSU算法分割的Surendra背景提取算法实时性和精度的不足,在分析差分图像特征和阈值对图像分割影响的基础上,提出了一种自适应阈值的图像分割和背景提取及更新算法。通过采用切比雪夫不等式确定阈值可选范围,引入模糊隶属度改进基于灰度直方图的最大类间方差法,寻找区域最优分割阈值,准确分割出差分图像背景和目标。背景更新时,利用相邻帧差和自适应阈值法得到当前帧的二值图像,再根据前景目标更新得到新的背景,并适应光照强度的变化和场景变化。仿真实验结果表明,所提出的自适应阈值差分图像分割算法要优于OTS
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