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1、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能監(jiān)控系統(tǒng)以及現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中的核心技術(shù)之一,也是圖像處理中的一個(gè)重要領(lǐng)域,盡快的發(fā)現(xiàn)目標(biāo)是保證后續(xù)任務(wù)順利進(jìn)行的關(guān)鍵。
由于小目標(biāo)面積小,灰度、形狀等信息不明顯,傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)方法并不能很好地對(duì)其進(jìn)行檢測(cè),往往造成檢測(cè)輪廓不完整、細(xì)節(jié)缺失等問(wèn)題。針對(duì)上述問(wèn)題,本文主要對(duì)可見(jiàn)光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)與紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)進(jìn)行研究。
針對(duì)可見(jiàn)光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)背景模型檢測(cè)方法的缺點(diǎn),提出一種基于三幀差分法和改進(jìn)Canny算子的邊
2、緣檢測(cè)的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法首先計(jì)算相鄰幀圖像的三幀差分圖像,并對(duì)此三幀圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)與邊緣合并;然后在三幀差分圖像和合并邊緣的基礎(chǔ)上,進(jìn)行目標(biāo)輪廓搜索,獲取小目標(biāo)輪廓;最后對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理,獲取可見(jiàn)光運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。該算法對(duì)目標(biāo)的邊緣信息有很好地保持,檢測(cè)出了較完整的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)。
針對(duì)紅外運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)過(guò)程中C-V水平集方法演化速度慢的不足,提出一種基于水平集與目標(biāo)時(shí)空信息的運(yùn)動(dòng)小目標(biāo)檢測(cè)算法。該算法先采用局部二
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