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[专业文献/行业资料]视频图像 背景提取 阴影消除 车辆分割 车辆跟踪论文.doc
wxd[专业文献/行业资料]视频图像 背景提取 阴影消除 车辆分割 车辆跟踪论文/>
视频图像论文： 基于视频图像的运动车辆检测和跟踪算法研 视频图像论文： 究<br />
【中文摘要】 基于视频图像的交通信息检测技术由于其检测范围 广、采集信息丰富、安装维护方便等优点受到广泛关注。而运动车辆 检测和跟踪是实现交通信息采集和检测的关键技术和难题。 本文以摄 像机获取的交通场景视频图像为研究对象,对所涉及的背景提取和更 新、阴影消除、车辆检测、车辆跟踪等关键技术进行了深入的研究和 分析。在研究传统背景提取算法的基础上,给出了一种将统计直方图 和多帧平均法相结合的背景提取算法。 算法在直方图若干个极大值中, 利用多帧平均法进一步确定多个极大值中对应是背景的置信度,从中 选出置信度最大的作为最终背景图像。 对背景差分图像利用迭代式阈 值选择算法进行二值化处理。由于光照和照明设备的影响,误将阴影 当作目标,本文给出了梯度法结合线扫描的算法来去除车辆阴影。然 后,针对二值化图像,进行连通区域标记,检测出运动目标,并在此基 础上利用基于卡尔曼滤波器的车辆跟踪算法,实现了对目标的实时跟 踪,为进一步进行交通事件检测和分析提供了基础。本文给出的算法 在车流量较大、车辆容易发生遮挡和粘连的交通场景进行了实验。实 验结果表明：该算法能够较好地解决<a name="page"></a>
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摘要： 提出一种基于边缘特征的阴影消除方法，通过边缘检测获取阴影边缘信息，利用边缘差分、形态学等运算进行阴影消除。并提出一种基于灰度特征的阴影消除方法，利用暗化因子高斯模型进行阴影消除。结合2种方法的优点，给出一种基于多特征融合的运动车辆阴影消除方法，可同时解决车辆与阴影颜色相似以及阴影内部边缘复杂等原因造成的误检问题。实验结果表明，该方法具有较好的实时性、精确性和鲁棒性。

关键词： 多特征融合 边缘检测 高斯模型 阴影消除 智能交通
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