【摘 要】
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针对运动背景下目标检测困难的问题,在现有运动目标检测算法的基础上,结合显著性检测算法在图像处理和目标检测上的特点,提出了一种结合光流法与显著性特征的运动目标检测算
【机 构】
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湖南理工学院信息科学与工程学院,三维重建及智能应用技术湖南省工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(51704115);湖南省教育厅优秀青年项目(18B345,19B245);湖南省自然科学基金面上项目(2019JJ40104);湖南省研究生科研创新项目资助(CX2018B778,CX2018B776,CX2018B779)
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针对运动背景下目标检测困难的问题,在现有运动目标检测算法的基础上,结合显著性检测算法在图像处理和目标检测上的特点,提出了一种结合光流法与显著性特征的运动目标检测算法。首先利用基于重构与分割的显著性检测方法,快速对图像中的有用对象和信息进行提取,同时将不感兴趣的信息进行排除;然后结合光流法对运动信息的敏感性,采用加权融合的方式来减少图像中大量的背景噪声信息,提取完整的运动目标。实验结果表明,提出的算法很好地将运动目标信息从复杂的运动背景中提取出来,在保留目标区域的完整性基础上,降低了背景运动所带来的影响,具
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