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基于背景差分的运动目标检测方法

于 2020-12-01 发布
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:针对静止摄像机下的运动目标检测问题,提出了一种基于背景减法的运动目标检测算法( 通过对一组连续视频进行处理,从中得到不含运动目标的背景图像( 再利用背景差分的方法提取出运动目标( 在确定比较阈值的过程中,一改以往通过实验不断调整的做法,提出了动态阈值的概念,从而增强了检测效果,提高了算法的可实施性( 融入了高斯模型关于背景更新的算法,克服了由于背景突然改变而造成的误检测( 实验结果表明,通过背景差分与高斯模型相结合的方法,在有诸多不确定性因素的序列视频中构建背景有较好的自适应性,能迅速响应实际场景的变化,为准确地检测出运动目标提供了必要的基础(

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    毕业课程设计,绝对原创。主要用到的是边缘检测(三种算子),最佳阀值二值化,霍夫转换这三种方面的算法。用的是最基本的编程方法。程序最后还有一段废代码,是我遵循边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合-霍夫转换。这个思路做的,可惜没有得到老师的指导,直做到了长线连接这里,有兴趣的同学可以看看。代码虽然乱,不过还是有挺多注释的,如果真的不能理解可以直接留言。论文也传上来了,我的可不是优秀论文,万勿模仿。。否则后果自负。
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