论文研究基于改进光流法的运动目标检测研究 .pdf

二维码检测与定位 二维码的图像扫码解析已经成为很多 APP 的标准配置与使用方式,但是检测与定位二维码 位置一直是技术难点,本案例通过直播课程所学知识,带领大家一步一步剖析知识点、整理 思路、实现代码

将运动目标跟踪问题分解为运动检测和目标跟踪分别加以讨论，分类描述了目标跟踪问题的研究现状、研究方法及常用算法，比较了各种方法的优劣及面临的技术难点问题，并对运动目标跟踪算法的研究前景进行了展望。

本文光流法用到HS光流法和金字塔光流法，聚类算法用了kmeans聚类算法和DBSCAN聚类算法

在边折叠网格简化算法的基础上，提出一种多尺度非均匀渐进网格简化算法。该算法不仅简化速度快，而且克服了传统算法在简化模型中网格分布均匀、无法突出模型重要特征的不足之处。该算法在模型的折叠、拐角、凹凸等表

提出了一种用于图像序列中检测运动目标的优化算法。针对用于室内目标检测的差分法存在着“虚影”噪声，以及用于室外目标检测的背景估计法在对短序列进行检测时，其结果中存在“残像”噪声的问题，揭示并利用两次差分

针对视觉背景提取ViBe算法消除鬼影时间长、对动态场景适应性弱、对光线变化敏感等问题，提出一种适应性强的改进算法。在背景模型初始化时，通过对多帧图像随机选取像素点并累加判断后，形成与实际吻合度达86.

利用随机变量的各阶矩的性质，构造了一种基于高阶统计量的背景估计方法，并将其应用于静态背景下的运动目标检测。文中采用多分辨率思想对程序进行优化。同时，在检测的过程中利用检测结果，采用分区域的方式对背景图

在运动目标检测领域,ViBe算法由于其实时性高、鲁棒性好等特点,已经被广泛地研究与使用。但动态背景往往会干扰检测结果。通过度量背景复杂度更新距离阈值和背景模型更新率的方式,提出了一种基于改进ViBe算

为提高视频中运动目标边缘检测的精度并消除鬼影。从运动区域标记上,提出了构建部分邻域背景模型以避免检测到过多无关 信息的思想;从运动目标边缘检测上,提出了从部分邻域和全域中抽样的方法,用二者概率绝对差值

针对传统的三帧差分运动目标检测算法存在的通用性差和检测目标不完整的问题,提出一种改进的三帧差分运动目标检测算法,并给出了试验中的检测效果对比图。该算法采用自适应阈值对差分结果进行二值化,从而提高了算法