【摘 要】
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针对某武器试验中背景复杂，现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景，以及对近地目标提取检测困难的问题，提出一种改进的背景差分法。该算法采用结
【机 构】
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西安工业大学光电工程学院,陕西西安710032
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针对某武器试验中背景复杂，现有的背景差分法在背景模型的维持和更新不能用于长期和复杂的场景，以及对近地目标提取检测困难的问题，提出一种改进的背景差分法。该算法采用结合邻域信息的背景差分法和最大方差阈值法，能够在一定程度上减小背景滞后更新引起的运动目标检测误差，且使目标边缘提取更加明确，从而提高了系统的运行速度，实现复杂背景下的运动目标检测。在VisualC++6.0中用OpenCV实现了相关算法的设计，并给出了完成系统任务所需的部分关键代码，实现了运动目标和试验场景的分离与提取。仿真实验验证了该算法的有效性以及实时性。
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