【摘 要】
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视觉背景提取算法背景建模速度快,受噪声影响小,但是该算法容易产生阴影,且无法快速有效的去除鬼影.针对上述问题,提出了一种融合改进帧差法和改进视觉背景提取的算法.该方法
【机 构】
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常州大学机器人研究所; 常州纺织服装职业技术学院机电工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773078)资助;常州市科技支撑计划项目(CE20175040)资助;江苏省高等学校自然科学研究面上项目(18KJB460001)资助
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视觉背景提取算法背景建模速度快,受噪声影响小,但是该算法容易产生阴影,且无法快速有效的去除鬼影.针对上述问题,提出了一种融合改进帧差法和改进视觉背景提取的算法.该方法采用帧差的实时特征化方法,将帧间差分图像与视觉背景提取差分图像进行逻辑运算来去除鬼影,同时视觉背景提取算法在判断前景时采用了自适应阈值的方法.通过计算候选前景与背景的亮度、色度和饱和度的变化比率进行阴影检测并将其去除,并对产生的前景图进行开闭操作去除残余的噪点以及填充目标区域的空洞.实验结果表明,改进的算法能够加快鬼影的消除,并且能有效地去除目标阴影.
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