基于自適應(yīng)閥值分割的慢速小目標(biāo)檢測算法
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針對復(fù)雜運動背景中慢速小目標(biāo)檢測誤檢率高,實時性差等問題,提出了基于自適應(yīng)閡值分割的慢速小目標(biāo)檢測算法。首先計算連續(xù)兩幀圖像特征點的金字塔光流場,對光流場進行濾波,獲取匹配特征點集合。然后對圖像運動背景進行建模,擬合投影模型參數(shù),通過投影模型得到運動背景補償圖像,進行圖像差分處理,獲得差分圖像。最后迭代計算差分圖像的自適應(yīng)閡值,修正差分閡值,差分圖像二值分割,檢測出運動目標(biāo)。實驗結(jié)果表明算法能夠準(zhǔn)確地檢測出復(fù)雜背景中的慢速小目標(biāo),虛警率為2%,目標(biāo)漏檢率為2.6%,目標(biāo)檢測準(zhǔn)確率95.4%,每幀圖像目標(biāo)檢測時間為38ms,能夠滿足運動目標(biāo)檢測對實時性的要求。
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