【摘 要】
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针对车辆检测中的阴影问题,提出了一种基于主成分分析算法（principal component analysis,PCA）的交通视频车辆阴影消除算法。该算法通过引入PCA算法确定阴影区域的方位,将算法
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针对车辆检测中的阴影问题,提出了一种基于主成分分析算法（principal component analysis,PCA）的交通视频车辆阴影消除算法。该算法通过引入PCA算法确定阴影区域的方位,将算法的计算复杂度降低了3/4,提高了检测效率。基于亮度与纹理的分布特征,提出了一种IT（inverse transformation）模型将阴影区域转化为与其相应背景相似的分布以弱化阴影,从而使阴影像素在背景差法中被检测为背景像素与运动车辆分离。实验表明,本文算法阴影检测与分辨率高,阴影消除效果好,显著提高了检测
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