暂无评论
在原始多级滤波检测小目标的方法基础上，改进了多级滤波器的结构，对其差分后的信号同时保留亮暗部分的信息。通过对感兴趣区域进行基于侧抑制的局对比度增强处理，有效地抑制了背景杂波，完整地增强了亮、暗目标，并
三种比较经典的运动目标检测,程序可以运行。
背景减除法-三帧法-高斯背景建模法运动检测，这个可能用的人不多，VC编写源代码，共大家参考。
针对灰度视频的目标检测依赖先验知识、召回率低以及单一算法无法同时兼顾静态与动态背景等问题,提出一种基于统计的背景建模算法。该算法无需先验知识,根据统计信息可以准确区分静态背景和动态背景,并采取不同的检
对传统的单高斯模型作了一些改进,有效地解决了传统单高斯模型中的拖尾、鬼影问题。对单高斯模型中均值与均方差的更新率的选取提出了一种新方案,能够兼顾高斯模型的收敛性和稳定性。将基于色度畸变与一阶梯度信息的
在球不变随机向量(SIRV)非高斯杂波背景下,研究了多脉冲相参雷达目标的自适应检测问题。假设杂波具有相同的协方差矩阵结构和可能相关的纹理分量,提出了新的协方差矩阵估计器,并获得了相应的自适应归一化匹配
使用混合高斯背景建模方法，进行视频中运动物体的检测。视频采用matlab自带的视频。适用于背景静止的视频。会用方框框出运动物体，阈值可自行调节。含实验报告。课程实验，仅供参考。
运动目标检测，自己整理的，来自知网，希望能够大家
针对采用固定跟踪窗的传统跟踪方法容易将云层边角等干扰信息纳入跟踪窗,从而影响目标稳定跟踪的问题,提出了一种自适应跟踪窗的算法。在检测到目标的前提下,通过Kalman滤波器动态地改变目标跟踪过程中跟踪窗
将进化算法应用于某些多目标优化问题时,采用增加种群规模和进化代数的方法往往耗费大量的目标函数计算开销,且达不到提高种群进化效率的目的,为此提出了一种基于自适应学习最优搜索方向的多目标粒子群优化算法。采
暂无评论