静止背景下运动目标的检测
针对运动目标识别与检测中的背景重建问题,研究采用一种基于Kalman滤波理论的时域递归低通滤波模型进行背景图像的重建和更新。为提高算法的自适应性,采用Ostu(最大类间差)方法进行阈值的选取,从而检测出视频中的运动车辆。试验结果表明,该方法应用于实时运动目标检测中具有很好的有效性。
背景差分、帧间差分、时域递归低通滤波、Kalman滤波
P235.2(摄影测量学与测绘遥感)
国家自然科学基金40971306;专项基金CHD2009JC090;本部矿产资源与地质工程教育部重点实验室开放基金CHD2010JC041
2013-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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