图像序列作为输入图像。图像展示序列如下:图2为当前帧图像;图3为背景减除法处理结果,第75帧图像为当前帧图像,第248帧为背景图像;图4为帧间差分法处理结果,第75帧图像为当前帧图像,第74帧为前一帧图像;图5为本文方法处理结果,第75帧图像为当前帧图像,74帧为前一帧图像。!"#$%&!"#’图2当前图像Fig.2Thecurrentimage(a)背景相减的灰度图像(b)背景相减的二值图像背景减除法处理结果帧间差分后的灰度图像(b)帧间差分后的二值图像(a)Grayim图4帧间差分法处理结果Fig图像(b)算法处理结图5本文算法处理结果Fig由图3~图5的Matlab[9]仿真实验结果可以看出,与传统的背景减除法、帧间差分法相比,Lucas-Kanade光流与最大类间图像分割结合算法得到的运动目标更完整,检测效果更好。光流法在不需要知道背景信息、更无需对背景建模的情况下就可以检测到运动目标,且可以得到完整的前景目标,而Lucas-Kanade光流法是稀疏光流,不需要对图像中的所有像素进行计算,使运算时间缩短,所以本文使用的算法在运动目标检测上得到了良好效果,对后续的图像跟踪、识别、异常处理能起到非常重要的作用本文由公司网站滚圆机网站采集转载中国知网资源整理!www.gunyuanj
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