【摘 要】
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提出了一种采用烟雾颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测算法。首先利用混合高斯背景模型提取烟雾视频的运动区域;然后使用新的烟雾颜色混合模型从运动区域中确定出疑似烟雾区域;最后采用烟雾的动态特征(运动速度均值和方差,运动方向,面积增长率)组合分析对疑似烟雾区域进行烟雾识别,剔除非烟雾区域。通过不同类型烟雾视频的实验结果表明:对于光照正常,烟雾浓的烟雾类型,本文算法取得了96.57%平均检测成功率;对
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提出了一种采用烟雾颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测算法。首先利用混合高斯背景模型提取烟雾视频的运动区域;然后使用新的烟雾颜色混合模型从运动区域中确定出疑似烟雾区域;最后采用烟雾的动态特征(运动速度均值和方差,运动方向,面积增长率)组合分析对疑似烟雾区域进行烟雾识别,剔除非烟雾区域。通过不同类型烟雾视频的实验结果表明:对于光照正常,烟雾浓的烟雾类型,本文算法取得了96.57%平均检测成功率;对于光照弱或烟雾浓度稀薄的烟雾类型,本文算法取得了87.67%平均检测成功率。
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随着数字视频和新型显示技术的飞速发展,3D电视取代传统2D电视成为主流趋势。通过多摄像机阵列拍摄同一场景,并将各路视频图像校正、融合,然后输入到裸眼3D电视可以产生非常震撼的3D观看效果。当观看者改变观看角度时,还可以进行视点间的切换,因此观看三维电视比传统二维电视的沉浸感更强。通过人手工放置的平行多摄像机阵列拍摄出来的图像会产生垂直视差,观看存在垂直视差的立体图像会产生不适感,因此必须进行多视点
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