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文檔簡介
1、隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展,基于視頻圖像(視覺)的應(yīng)用越來越受到重視,而從視頻圖像序列中進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)的提取,是上述應(yīng)用中最初的也是非常重要的一步。當(dāng)前很多的運(yùn)動目標(biāo)檢測的方法,有不少沒有關(guān)注運(yùn)動物體陰影的檢測,深入研究也是不夠。由于運(yùn)動物體陰影的檢測直接影響后續(xù)處理的效果,使得陰影檢測變得很關(guān)鍵。 本文以民航總局“基于激光和視覺融合的機(jī)場泊位自動引導(dǎo)系統(tǒng)”為研究背景,針對機(jī)場泊位引導(dǎo)系統(tǒng)中的視覺部分,重點(diǎn)研究了基于混合高斯模型的改
2、進(jìn)算法,用于運(yùn)動物體的檢測;在兩種彩色空間模型的基礎(chǔ)上,使用顏色特征對陰影進(jìn)行了識別;根據(jù)運(yùn)動物體的區(qū)域特征完成對運(yùn)動物體進(jìn)行跟蹤。結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需要,對泊位飛機(jī)的識別和姿態(tài)定位進(jìn)行了探索。 最后,用Visual C++6.0對本文的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn):基于固定背景上使用彩色圖像,完成了對運(yùn)動目標(biāo)的檢測和運(yùn)動物體的陰影識別;以區(qū)域?yàn)樘卣魍瓿蛇\(yùn)動物體的跟蹤和泊位飛機(jī)的識別.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法適用于自然光照條件下的戶外場景,能夠?qū)⒛繕?biāo)從其
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