基于颜色和纹理特征背景模型的多层差分运动目标检测算法

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提出了一种可以剔除阴影、光照变化影响的运动目标检测算法。该算法分别建立基于颜色和梯度信息的背景差分模型,即为每一个像素建立了基于LBP的纹理特征模型,对于颜色信息采用了一种对颜色测量光度不变性的表示方法,背景模型的更新类似于Stauffer等提出的高斯模型,仅在权值更新中采用了具有滞后作用的策略的更新方法。在前景检测过程中采用了两层的判断过程,在像素层,通过用纹理和颜色的统计模型将每个像素划分为成前景或背景,在第二层,对于颜色特征差分得到前景区域的边界部分统计得到其LBP纹理信息,然后与纹理模型检测
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