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???????? 目前，運動目標的檢測是計算機視覺領(lǐng)域中最活躍的研究主題之一。本文介紹了光流法、幀間差分等運動目標的檢測方法，提出了一種基于熵的運動目標檢測方法，實驗結(jié)果表明了該方法的魯棒性和有效性。
關(guān)鍵詞：熵 自適應(yīng)背景運動目標檢測
???????? 運動檢測的目的是從序列圖象中將變化區(qū)域從背景中分割出來。由于光照的變化、背景混亂運動的干擾、運動目標的影子、攝象機的抖動以及運動目標的自遮擋和互遮擋現(xiàn)象的存在，這些都給運動目標的正確檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。由于運動目標的正確檢測與分割影響著運動目標能否正確跟蹤和分類，因此成為計算機視覺研究中一項重要的課題。本文對光流法、幀間差分法等運動目標檢測方法進行了分析，并將信息論中的熵引入運動檢測中，提出一種基于熵的運動目標檢測方法，用熵決定一個合適的閾值，使目標和背景的信息量取得最大值，將差分圖象分割為目標和背景，從而檢測出運動目標。
關(guān)鍵詞：熵 自適應(yīng)背景運動目標檢測
???????? 運動檢測的目的是從序列圖象中將變化區(qū)域從背景中分割出來。由于光照的變化、背景混亂運動的干擾、運動目標的影子、攝象機的抖動以及運動目標的自遮擋和互遮擋現(xiàn)象的存在，這些都給運動目標的正確檢測帶來了極大的挑戰(zhàn)。由于運動目標的正確檢測與分割影響著運動目標能否正確跟蹤和分類，因此成為計算機視覺研究中一項重要的課題。本文對光流法、幀間差分法等運動目標檢測方法進行了分析，并將信息論中的熵引入運動檢測中，提出一種基于熵的運動目標檢測方法，用熵決定一個合適的閾值，使目標和背景的信息量取得最大值，將差分圖象分割為目標和背景，從而檢測出運動目標。
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