CenSurE特征和时空信息相结合的运动目标检测

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提出一种结合中心环绕极值特征(CenSurE)和时空信息的运动目标检测算法,用于提高动态场景中运动目标检测的速度和目标的完整性。首先,根据CenSurE特征点提取的快速性和精确性,使用该特征和单应性变换模型快速、准确地配准运动序列帧间图像,从而补偿摄像机运动引起帧间背景的平移、旋转和缩放量。然后,在时域对背景配准帧用帧差信息生成运动前景掩模,根据前景掩模的空域信息建立动态更新的实时背景,并使用空域背景减除和一种基于概率统计的自适应阈值分割方法提取较为完整的前景运动目标。最后,通过标准视频序列进行测试
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