【摘 要】
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针对ViBe运动目标检测算法在复杂背景下出现鬼影和鲁棒性低等问题,文中提出一种基于边缘梯度特征的自适应阈值改进算法.通过计算当前帧图像背景复杂度,自适应调整阈值R,提取前景目标;建立前景区域与运动区域的边缘梯度模型,通过判断模型之间的相似度,消除鬼影区域.经对采集的3个设定视频场景进行实验验证,结果表明,该算法对复杂场景运动目标检测有较强的适应性,可有效剔除鬼影.对比其他算法,本文算法的调和平均值F1提高了23.52％,召回率提高了17.1％,提升了运动目标检测的准确度和完整度.
【机 构】
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西安工业大学 光电工程学院,西安 710021
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针对ViBe运动目标检测算法在复杂背景下出现鬼影和鲁棒性低等问题,文中提出一种基于边缘梯度特征的自适应阈值改进算法.通过计算当前帧图像背景复杂度,自适应调整阈值R,提取前景目标;建立前景区域与运动区域的边缘梯度模型,通过判断模型之间的相似度,消除鬼影区域.经对采集的3个设定视频场景进行实验验证,结果表明,该算法对复杂场景运动目标检测有较强的适应性,可有效剔除鬼影.对比其他算法,本文算法的调和平均值F1提高了23.52％,召回率提高了17.1％,提升了运动目标检测的准确度和完整度.
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