采用opencv3.1开发的基于混合高斯模型的运动目标提取

光照影响下绿色作物的目标提取，朱晨亮，周平，在绿色作物的目标提取过程中，因为光照的影响，有部分目标无法被提取，从而使得提取的目标不完整。拍摄原始图像的过程中，光照的

摘要：为了实现农作物图像多目标的准确识别，提出了四连通或八连通的连通域判别法。 利用 MATLAB 的数值计算、图形处理和可视化建模以及动态仿真等功能，对黄瓜植株花朵图像预处理，去除干扰目标， 对目标处理结果进行整合，进而得到多目标处理结果。 结果表明该方法依据图像信息即可有效地实现多 目标的分离和识别。

高斯模型下的视频运动目标提取算法研究.doc

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。而且对我们的算法模型做了效果评价。详细数据参考正文与附录。 问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行

基于IFCM直觉模糊c均值算法的图像目标提取仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

将基于凸优化的低秩矩阵恢复（LRMR）理论用于背景建模，当背景不稳定时，这种方法提取运动目标的效果不佳。由于矩阵的数据表示形式破坏了视频在时间和空间上的原始结构，采用张量表征视频的高维结构特性，提出了一种基于迭代张量高阶奇异值分解（HOSVD）的运动目标提取方法。用高阶奇异值分解代替LRMR中的矩阵奇异值分解（SVD），利用增广拉格朗日乘子法重建出三维视频张量的背景部分和运动目标部分，并进一步对运动目标部分进行形态学开闭运算。实验结果证明，相比常用方法，该方法错分率更低，能更准确完整地提取运动目标。

图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载 图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载

图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载 图像分辨率较高，可用于道路、桥梁、水域、城市目标的提取！ 注意：是星载SAR，机载的找不到，请看清下载

为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。