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研究论文-基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取.pdf

更新时间：2019-08-18 21:41:03 大小：321K 上传用户：JC丶查看TA发布的资源 标签：研究论文pdf静态背景 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

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研究论文-基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取


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基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取.pdf 321K

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第!" 卷第! 期  
"))* 年! 月  
应# # # 用# # # 科# # # 技  
+,,&-./# 01-.21.# 32/# 4.152%&%67  
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文章编号：:)); < =>:?（"))*）): < ))!: < )!  
基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取  
徐俊红，李# 金，丛# 望，张建兵  
（哈尔滨工程大学 自动化学院，黑龙江 哈尔滨 :*))):）  
摘# # # 要：为了对静态背景下的多目标运动物体提取，提出了一种基于差分方法的多运动目标提取，首先获  
取运动框架，有利于消除噪声，得到时空融合图后，进行形态处理，并运用新的填充算法，该算法可以一次性的  
快速填充所有的运动物体，节省了时间’ 实验证明，该方法简单有效’  
关# 键# 词：多目标；目标检测；视频提取；静态背景  
中国分类号：4@!;:’ A:# 文献标识码：+  
!"#$%&#’() (* +(,’)- ,’./( 012#’3(45/&#6 %-%’)6# 6#%#’& 4%&7-$(1).  
?B CD2E5%26，FG C-2，HIJK L326 ，MN+JK C-32EO-26  
（015%%& %P +DQ%R3Q-%2，N39O-2 S26-2..9-26 B2-T.9U-Q7，N39O-2 :*))):，H5-23）  
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Q931Q-%2 3&6%9-Q5R P%9 Q5. %OV.1Q /.Q.1Q-%2 O3U./ %2 /-PP.9.21. R.Q5%/’ Z-9UQ，3 R%Q-%2 P93R. -U %OQ3-2./ X5-15 -U  
3/T32Q36.%DU Q% .&-R-23Q. 2%-U.’ +PQ.9 %OQ3-2-26 3 U,3Q-%EQ.R,%93& R3, ，R%9,5%&%6-13& Q932UP%9R3Q-%2U 39. ,.9E  
P%9R./ 32/ 3 2.X P-&&-26 3&6%9-Q5R -U 3,,&-./ X5-15 P-&&U [D-1W&7 3&& Q5. R%T-26 %OV.1Q 3Q %2. Q-R.’ 45-U R.Q5%/ 132  
U3T. 3 &%Q %P Q-R.，32/ -U ,9%T/ Q53Q -Q -U U-R,&. 32/ .PP-1-.2Q’  
9/: ;($.6：RD&Q-E%OV.1QU；%OV.1Q /.Q.1Q-%2；T-/.% .YQ931Q-%2；UQ3Q-1 O31W69%D2/  
# # 当前视频处理研究的难点、热点是消除阴影、噪  
声对前景对象的干扰’ 同时，多运动目标，实时性上  
［:］  
也是研究的一个热门 ’ 在对视频中运动的物体提  
取时，大多是对各个运动的物体分别进行提取，在这  
里提出一种新的填充算法，首先提取出运动物体的  
轮廓，然后一次性地把所有的运动物体填充完毕，节  
省了时间’ 同时，也提出了一种有效地提取出静态背  
景下运动物体的方法’  
对于运动物体的提取，先得到运动物体的大致  
框架，然后基于差值的方法及 H3227 算子处理当前  
图像，结合形态学处理并利用填充算法，得到物体的  
轮廓’  
实验证明，该方法不但可以有效提取出运动物  
体，还可以一定程度消除阴影’  
图:# 流程图  
:# 运动物体的提取过程  
对于静态背景下的物体的提取，本文采用阈值  
法和形态运算为主要的手段’ 颜色空间选用 \H9HO  
模型，因为它与人的视觉反应较为一致’  
静态背景下的物体的提取多数采用阈值直接法  
和差值法，这里采用差值法’ 流程如图: 所示’  
收稿日期："))A < )= < ):’  
作者简介：徐俊红（:;>= < ），男，硕士研究生，主要研究方向：视频中的运动检测、模式识别’  
万方数据  

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