导航:首页 > 编程语言 > hsv阴影检测代码c

hsv阴影检测代码c

发布时间:2023-12-30 13:50:36

『壹』 目前国际上最先进的运动目标检测算法

运动目标检测

基于统计背景模型的运动目标检测方法
问题: (1) 背景获取:需要在场景存在运动目标的情况下获得背景图像 (2) 背景扰动:背景中可以含有轻微扰动的对象,如树枝、树叶的摇动,扰动部分不应该被看做是前景运动目标 (3) 外界光照变化:一天中不同时间段光线、天气等的变化对检测结果的影响 (4) 背景中固定对象的移动:背景里的固定对象可能移动,如场景中的一辆车开走、一把椅子移走,对象移走后的区域在一段时间内可能被误认为是运动目标,但不应该永远被看做是前景运动目标 (5) 背景的更新:背景中固定对象的移动和外界光照条件的变化会使背景图像发生变化,需要及时对背景模型进行更新,以适应这种变化 (6) 阴影的影响:通常前景目标的阴影也被检测为运动目标的一部分,这样讲影响对运动目标的进一步处理和分析 首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型进行更新以适应光线变化和场景本身的变化,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响,在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。
编辑本段背景模型提取
前提假设 在背景模型提取阶段,运动目标在场景区域中运动,不会长时间停留在某一位置 视频流中某一像素点只有在前景运动目标通过时,它的亮度值才发生大的变化,在一段时间内,亮度值主要集中在很小的一个区域中,可以用这个区域内的平均值作为该点的背景值。具体实现过程:在YUV颜色空间下,Y值的变化范围为0~255,将该范围划分成若干区间[0,T][T,2T]…[Nt,255],n=255/T,对于每个像素点,统计一段时间内每个区间内亮度值的出现的次数。找出出现次数最多的那个区间,将该区间内所有值的平均值作为背景模型在该点的亮度值。这种方法不受前景运动目标的影响。
编辑本段运动目标检测
检测当前图像和背景图像中对应像素点的差异,如果差值大于一定阈值,则判定该像素为前景运动目标
编辑本段后处理
噪声的影响,会使检测结果中出现一些本身背景的区域像素点被检测成运动区域,也可能是运动目标内的部分区域被漏检。另外,背景的扰动,如树枝、树叶的轻微摇动,会使这部分也被误判断为运动目标,为了消除这些影响,首先对上一步的检测结果用形态学的方法进行处理,在找出经过形态学处理的后的连通域,计算每个连通域中的面积,对于面积小于一定值的区域,将其抛弃,不看做是前景运动目标。[1]

阅读全文

与hsv阴影检测代码c相关的资料

热点内容
征途app安装包在哪里 浏览:291
做网站有哪些公司 浏览:332
为什么win10系统删除不了文件夹里 浏览:367
华为网站打不开是什么原因 浏览:335
为什么编程时大脑空空 浏览:36
电脑上怎么保存ppt文件 浏览:907
男性董事总人数怎么获得数据 浏览:475
java矩阵特征分解 浏览:98
gxworks2怎么给plc编程 浏览:6
文件编辑器怎么安装软件 浏览:256
嘉兴长沙少儿编程培训班哪个好 浏览:701
win10我的文档图标不见了 浏览:306
处理linux虚拟机乱码 浏览:745
python开发编程软件如何升级程序 浏览:53
怎样把苹果电脑中的文件拷贝到u盘 浏览:955
蓝屏情况下如何删除文件 浏览:385
topo的文件怎么打开 浏览:466
c怎么连接access数据库 浏览:198
一般文件封皮格式标准 浏览:753
函数执行程序怎么关闭 浏览:556

友情链接