【摘 要】
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针对大输液中快速降落及相似杂质难以跟踪的问题，提出了一种将线性预测及FLBP8.1^riu2纹理模型中表示边界和角的5种基本模式FLBP8.1^riu2（Five Local Binary Pattern）嵌入到Mean
【基金项目】
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湖南省教育厅资助科研课题(No.10C0923)
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针对大输液中快速降落及相似杂质难以跟踪的问题，提出了一种将线性预测及FLBP8.1^riu2纹理模型中表示边界和角的5种基本模式FLBP8.1^riu2（Five Local Binary Pattern）嵌入到Mean Shift算法中的异物检测方法，实现了对杂质目标的有效跟踪。利用简化的归一化互相关系数快速建立序列图像的背景，采用背景减除法、灰度图像形态学及最大对比度分割法提取目标杂质的精确位置，利用改进的Mean Shift算法连续跟踪数帧运动杂质确保检测准确率。实验结果表明，该方法对直径不小于3个
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