论文部分内容阅读
针对复杂自然环境下运动目标检测中噪声多、目标检测不完整等问题,提出一种改进的基于模糊集理论的解决方法。使用金字塔多分辨率模型进行背景差分获取初步的前景掩膜,将当前帧的颜色、时间、空间、位置4种特征用模糊集表示,形成模糊向量集合簇,用模糊数学理论结合这4个向量的特征,得到每个像素点对前景的隶属度,从而检测运动目标。该方法不仅能有效地检测较完整运动目标,也可以克服自然环境下微小运动背景的影响。实验结果显示:该方法前景的识别率为0.717 4,错误率为0.011 8,能适应自然环境下动态背景的影响。