10.3969/j.issn.2095-6835.2010.23.080
基于改进的Lucas-Kanade光流估算模型的运动目标检测
光流估计是运动目标检测中的一类重要的方法.本文对序列图像通过自适应高斯平滑滤波器处理,以降低图像的随机噪声.提出了一种改进的Lucas-Kanade光流估算模型,并选用3D-Sobel算子作为微分算子,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,较好的保持了运动目标的边缘.仿真实验表明该算法相对其它微分光流法,提高了光流估计的精确性和可靠性,能更好地检测出运动目标.
目标检测、自适应高斯平滑滤波器、光流、3D-Sobel算子
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TP391(计算技术、计算机技术)
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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