【摘 要】
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运动目标检测和跟踪是自动视频监视所依赖的重要的基础技术.不同的背景建模方法对目标检测的实现及其效果影响很大,与现实背景拟和的背景模型可以提高背景提取的质量,抑制各
【机 构】
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武汉大学空间信息和数字工程研究中心(武汉)
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运动目标检测和跟踪是自动视频监视所依赖的重要的基础技术.不同的背景建模方法对目标检测的实现及其效果影响很大,与现实背景拟和的背景模型可以提高背景提取的质量,抑制各种背景噪声.本文提出以柯西分布作为图像像素的统计分布模型,并融合图像局部线性相关技术实现背景建模.该方法同时利用了单个像素点的统计特性和邻近像素点所蕴涵的空间区域特性,实现了较精确的背景建模.本文应用假设检验的统计方法实现了对环境变化具有鲁棒性的目标检测,使用扩展Kalman滤波器实现运动目标的准确跟踪.最后的实验表明,该文提供的算法可以抗背景中全局或局部光照的渐变和突变,可以有效地抑制背景中活动物体和阴影的杂波干扰,对下雨天气具用很好的适应性.
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