论文研究 基于背景更新的运动目标分割方法 .pdf

复杂场景中的运动目标检测研究，郑毅，陈林，目前，虽然已有许多关于运动目标检测技术被提出并应用，但受现实场景及技术本身复杂性的限制，在技术和实践方面仍然存在一些弱点

从视频中检测运动目标是智能视频监控应用中的一项关键技术.文中提出了一种基于区域的自适应背景更新及运动目标检测算法,首先使用高斯模型建立初始的静态背景图像,通过背景减法得到差值图像;然后使用自适应阈值对

运动目标检测和跟踪是研究在图像序列中提取运动目标区域，分析运动目标特征和运动状态，并对之进行跟踪和估计有关运动参数的分析技术。它是图像处理与计算机视觉领域的一个非常活跃的分支

Research on Moving Target Detection Method Based on Mixed Gaussian Model

基于OpenCV的运动目标检测方法研究与应用,但需要下载一个阅读工具

通过对视频帧间的时域信息和帧内的空域信息的充分开发，提出一种任意视频对象检测与分割算法。初始的运动区域评估利用时间加权的时域帧窗，采用基于点的分割；而近似同质颜色亮度纹理区域利用区域之间的差异和区域内

如何准确地从CT图像中提取出感兴趣的组织，是医学图像分割中的难点。提出了一种基于模糊连接度的交互式CT图像分割算法：先根据用户指定的感兴趣区域的灰度范围预分割图像，然后用户从结果图像中选择目标和背景种

详情请阅读我的博客，有相关的介绍说明，代码可用

这是基于背景差法的运动目标提前，可分离前景和背景。有详细的注释。可供大家参考。

提出了一种亮度直方图匹配的运动目标检测算法，采用相邻两帧各子块的直方图匹配程度检测运动目标，通过自适应的最大阈值方差法来选取阈值，在HSV色度空间下检测阴影，用形态学方法进行后处理，得到准确的运动目标