基于自適應(yīng)閥值分割的慢速小目標檢測算法
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針對復(fù)雜運動背景中慢速小目標檢測誤檢率高，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。實驗結(jié)果表明算法能夠準確地檢測出復(fù)雜背景中的慢速小目標，虛警率為2%，目標漏檢率為2.6%，目標檢測準確率95.4%，每幀圖像目標檢測時間為38ms，能夠滿足運動目標檢測對實時性的要求。
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