【摘 要】
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场景中的光照变化及树叶和水面等的不规则运动是建立动态场景背景模型的主要困难．针对该问题，提出一种基于加权直方图的动态背景建模方法．算法首先提出融合图像序列局部空间相关
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61263046);江西省自然科学基金项目(No.20122BAB201037);南昌航空大学研究生专项创新基金项目(No.YC2013019)资助
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场景中的光照变化及树叶和水面等的不规则运动是建立动态场景背景模型的主要困难．针对该问题，提出一种基于加权直方图的动态背景建模方法．算法首先提出融合图像序列局部空间相关性的加权直方图，并以此作为特征描述动态背景．针对该特征进一步提出一种简洁的特征聚类准则，该准则通过对亮度直方图和色度直方图区分计算聚类特征．在多个标准测试视频上进行试验，并与混合高斯模型（MOG）、标准码本模型（SCBM）、HSV码本模型（HSVCBM）和加权直方图模型（WHM）算法进行比较．实验结果表明，本文算法对场景中的动态变化具有较强的
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