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针对在同一场景下获取的体育运动视频序列,提出了一种基于累积帧差交集聚类提取运动员对象的算法。首先进行预处理,然后通过采取将两类帧差结果交集聚类的方法,并用中值滤波和形态学方法提取处理差值图像,得到运动前景对象。实验结果表明,该算法计算量较小、复杂度较低、实时性较高,能够获得较好的分割效果。
体育运动视频图像基于聚类提取算法的研究
【摘 要】
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针对在同一场景下获取的体育运动视频序列,提出了一种基于累积帧差交集聚类提取运动员对象的算法。首先进行预处理,然后通过采取将两类帧差结果交集聚类的方法,并用中值滤波和形态学方法提取处理差值图像,得到运动前景对象。实验结果表明,该算法计算量较小、复杂度较低、实时性较高,能够获得较好的分割效果。
【机 构】
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沈阳体育学院计算机教研室
【出 处】
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黑龙江科技信息
【发表日期】
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2010年26期
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