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运动图像检测方法PPT
介绍了几种常规的运动检测方法: 背景差法 帧间差分 光流法 前景建模方法
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-08-03
文件大小:4mb
提供者:
qianqianfy007
background.rar
程序包括利用了OpenCV的有关函数和利用了背景差分法来提取前景运动物体。
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-12-10
文件大小:30kb
提供者:
feifeiaoxiang
运动目标跟踪
matlab源代码:通过计算机usb摄像头进行图像采集,然后实时处理,跟踪其中运动物体,并进行计数,采用中值滤波法得到背景,并根据需要进行更新,视频处理采用了动态差分与前景差分结合的方法,效果比较理想,但无法解决人物重叠的问题。
所属分类:
其它
发布日期:2012-08-08
文件大小:7kb
提供者:
danielatu
三帧差分法
三帧差分法处理连续的三帧图像,从而得到前景区域
所属分类:
C++
发布日期:2013-04-29
文件大小:334kb
提供者:
cjjjjccjjjjc
基于背景差分的多车道车流量检测系统
研究了背景差分算法,并设计了一种对多车道路段的车流量检测系统。首先通过背景差分的方法,实现了运动前景和背景的分割; 进一步使用虚拟检测线实现了多车道车流量的检测。
所属分类:
C++
发布日期:2013-08-27
文件大小:499kb
提供者:
wade1452799883
用差分实现背景重建算法(英文)
用差分做背景重建的算法,分类属数字视频技术。
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-12-21
文件大小:579kb
提供者:
u010032007
背景差分提取视频图像前景
通过背景差分方法提取视频图片的前景,主要是建立背景统计模型,再通过差分得到前景运动物体
所属分类:
C++
发布日期:2014-05-21
文件大小:6kb
提供者:
xiaowu_qing
基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法
静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背 景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。 实验结果表明,该算法能完整提取运动目标,背景适应性强,实时性好。
所属分类:
C++
发布日期:2015-04-15
文件大小:1mb
提供者:
zxj2946755241
帧间差分法和三帧差分法法
用帧间差分法和三帧差分法法提取运动目标
所属分类:
C++
发布日期:2017-07-14
文件大小:9kb
提供者:
qq_35728402
基于五帧差分和背景差分的运动目标检测算法
静态背景下运动目标检测的抗噪性能较差。为此,提出一种改进的运动目标检测算法。对原始图像进行预处理,将五帧差分和背 景差分相结合,利用基于自适应背景模型的动态阈值,提取图像中的运动区域,并进行形态学滤波和连通性检测,最终获取运动前景目标。
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-09-17
文件大小:1mb
提供者:
qq_27851689
用有限差分法解薛定谔方程
摘要:针对量子力学中人多数量子体系的哈密顿算符都比较眨杂,薛定e5方程均不能得到严格 解或分析解的问题,提出了用数学中的有限差分法来解决训一算量子力学中薛定额方程的本征问 题。对普通的径向薛定e5方程和含时的薛定e5方程进行了有限差分法的分析,给出了两种薛定 e5方程的有限差分法的离散方程。并以线性谐振子为例,进行了训一算机编程推算。结果表明,该 方法在研究量子力学问题中具有广泛的应用前景
所属分类:
数据库
发布日期:2011-12-05
文件大小:53kb
提供者:
study1000
基于快速背景差分的高速铁路异物侵入检测算法_郭保青.pdf
论文仅供学习和参考。 针对铁路场景抖动发生在垂直方向的特点,提出了一维灰度投影结合高斯滤波的图像快速去抖方法,在大幅提高处理速度的同时获得了较好的去抖效果; 针对复杂多变的背景,提出了一种基于前景目标统计分布的背景更新算法,定义了目标分散指数用于确定行列投影次序,通过统计前景目标分布实现背景更新,在提高速度的同时解决了传统背景更新算法难以解决的鬼影问题。最后通过背景差分获取前景目标,并通过目标标记、合并与特性分析提高目标检测的准确性。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-09-03
文件大小:2mb
提供者:
olivia_ye
融合五帧差分与高斯模型的运动物料袋检测
提出了一种快速检测方法。以动态传送带与物料袋为研究对象,用改进的五帧差分法提取运动物料袋图像,同时以中间帧图像为参照进行单高斯背景更新;采用中间帧图像与背景图像做差,将得到的前景图像与帧差法得到的运动图像进行形态学“与”运算;当帧数满足给定条件时,表明该帧为完整物料袋图像,保存帧图像,并对不满足该条件的相邻帧图像通过加运算补偿。实验结果表明,该方法可以得到准确、快速的检测结果,并且对环境变化具有较强的鲁棒性。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:297kb
提供者:
weixin_38704835
汽车电子中的LVDS多媒体接口在汽车电子领域的应用前景
本文讨论LVDS的各种多媒体特性,其中包括:低电源电压、低功耗、低辐射、高抗干扰能力以及简单的电缆布线与终端匹配。 低电压差分信号传输(LVDS)已经在众多应用中得到验证,LVDS在传送高数据率信号的同时还具有其它优势: * 与低电源电压的兼容性 * 低功耗 * 低辐射 * 高抗干扰性 * 简单的布线和终端匹配 LVDS为差分模式(图1),这种模式固有的共模抑制能力提供了高水平的抗干扰性,由于具有较高的信噪比,信号幅度可以降低到大约100mV (图2),
所属分类:
其它
发布日期:2020-11-05
文件大小:209kb
提供者:
weixin_38624519
opencv实现三帧差法解析
今天和大家谈谈三帧差法来实现运动目标检测吧,其中运动检测画框实现追踪方法多种多样,大家可以自行百度,后面我也会一一实现,今天我先给大家玩玩三帧差法吧;;;;(注释非常清楚哦,程序也极其简单的) 帧差法是最为常用的运动目标检测和分割方法之一,基本原理就是在图像序列相邻两帧或三帧间采用基于像素的时间差分通过闭值化来提取出图像中的运动区域。首先,将相邻帧图像对应像素值相减得到差分图像,然后对差分图像二值化,在环境亮度变化不大的情况下,如果对应像素值变化小于事先确定的阂值时,可以认为此处为背景像素:如果
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-20
文件大小:61kb
提供者:
weixin_38620741
复杂背景下的颜色分离背景差分目标检测方法
针对复杂背景下运动目标检测失检率高的问题,提出了用于复杂背景目标检测改进的基于RGB颜色分离的背景差分目标检测方法。主要是对RGB三通道图像独立进行背景差分运算,阈值二值化后合并三通道前景图像,得到完整前景目标图像;再利用检测的边缘对前景图像进行修正,消除光照变化带来的噪声;RGB三通道使用自适应权值的递推算法进行背景更新。最后采用实验室采集的图像序列进行了仿真实验,结果表明,该方法在复杂场景下有效识别颜色差异,避免了灰度值相近而造成的目标缺失,提高了检测精确性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:2mb
提供者:
weixin_38677806
协同协同进化差分进化算法改进基于采样的图像消光
图像抠像是图像编辑的基本操作者,对视频制作有重大影响。 本文探讨了基于采样的图像消光技术,旨在提高消光结果的准确性。 基于采样的图像消光技术的结果由选定的采样确定。 每个未确定的像素都需要前景和背景像素,以估计未确定的像素是否在图像的前景区域中。 这些前景像素和背景像素是从已知区域采样而来的,这些区域形成采样对。 高质量的样品对可以提高消光结果的准确性。 因此,如何为所有未确定的像素搜索最佳样本对是基于样本的图像抠像技术的关键优化问题,称为“样本优化问题”。 在本文中,为了提高搜索高质量样本对的
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-25
文件大小:1mb
提供者:
weixin_38645373
基于多通道时间分辨光学层析成像系统的差分图像重建
报道了基于32通道时间分辨光学层析成像系统的的差分图像重建结果.实验采用两个光学参数与生物组织体大致相同的圆柱型模拟体,分别用于模拟新生儿头部和成人手臂.重建结果表明:采用差分测量的方法很好地重建出了异质体的位置、尺寸及吸收系数相对于背景的变化;模拟和实验重建验证了所发展的二维,半三维重建算法的可行性;使用平均飞行时间作为数据类型、32个探测通道测量,比用强度作为数据类型或16通道测量更为准确地区分出了两个相距20mm的异质体.结果表明用目前的系统可以定性地重建出异质体的位置、尺寸、吸收系数的变
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-11
文件大小:245kb
提供者:
weixin_38686080
液体的脉冲差分光声喇曼光谱
采用脉冲光声方法测量了各种有机和无机液体的受激喇曼光谱,探讨了影响这种光谱技术灵敏度的主要原因,即来自线性吸收信号的干扰,并进一步采用一种改进的方法——差分方法,消除了线性光声信号的影响,可以测量到比较弱的喇曼谱线以及浓度比较低的物质的喇曼光谱,并探讨了这种技术在痕量物质测量以及探测环境污染物质等领域中的应用前景.
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-10
文件大小:994kb
提供者:
weixin_38624557
一种改进的基于卡尔曼滤波的背景差分算法
基于卡尔曼滤波的背景差分算法存在背景更新不自适应,对光照变化、物体移入移出敏感等问题。提出了一种改进的以分类分块为核心的背景差分算法。首先,将前N帧视频序列图像求取均值得到初始背景模型;将第K帧图像与背景图像进行差分得到差分图像,再按照均值和标准差进行两次分类分块,分出前景块和背景块;在单个像素基础上对前景块进行背景细分割,确定运动目标区域;依据相邻两帧之间的灰度信息完成背景自适应更新。实验证明,本文算法能有效克服外界光线缓慢变化和背景中物体的轻微移动等问题。该算法具有较好的稳健性、相对较快的运
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-25
文件大小:3mb
提供者:
weixin_38627590
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