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计算机视觉中最重要的研究之一就是运动目标检测,其不但在模式识别方面具有相关的研究,而且在图像理解领域也有非凡的意义。运动目标检测是通过通过图像序列帧图像来提取运动目标,通过运用相关的算法一幅图片被划分为前景点和背景点。运动目标检测算法是后续的运动目标分类、运动目标跟踪和分析提供了基础。本论文讲述了几种常用的视频运动目标检测算法,并就背景差分法进行了重点研究,通过两种方法来对比差分法的特点。其中背景差分法算法的主要流程为:视频获取、视频转化为图片序列、图片灰度化处理、去除噪声、差分图片、对图片进行
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ViBe是一种像素级视频背景建模或前景检测的算法,效果优于所熟知的几种算法,对硬件内存占用也少,图像特征提取,(ViBe is a pixel level video background modeling or foreground detection algorithm is better than several well-known algorithms, hardware memory footprint, image feature extraction)
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