运动目标检测的三帧差法算法研究（精）.pdf

本文给出了在车辆检测系统中计算机系统对摄像机拍摄到的图像处理，对图像中运动目标的检测，以一种改进的自适应混合高斯模型为背景更新方法，采用连通区检测算法分割出前景目标，以Kalman滤波作为运动模型实现对运动目标的连续跟踪。在目标跟踪时，算法针对目标遮挡引起的各种可能情况进行分析，引入了运动目标的可靠性度量，增强了目标跟踪的稳定性和可靠性。

视频中运动目标检测与跟踪算法的研究.doc

提出一种目标检测算法，首先选取视频的第一帧作为背景帧，运用加权累加图像方法更新背景图像，背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定，再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值，通过熵值判断出特征目标。实验结果表明，该算法简单，稳定性好，能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。

高斯混合模型广泛应用于基于背景建模的运动目标检测中。首先在 YCbCr颜色空间采用自适应高斯混合 模型对背景的每个像素建模;然后,对输入的当前帧图像的每一像素值与该像素点对应的高斯混合背景模型的各 个高斯模型进行比较,将前景运动区域(包括运动目标、投射阴影)从场景中提取出来;最后,采用局部二元图( Lo-cal Binary Pattern,LBP)来提取纹理特征,利用背景在阴影覆盖前后的纹理相似性去除投射阴影,同时结合阴影的空 间几何特性优化运动目标检测结果。实验结果表明,该算法能有效地检测出投射阴影和

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