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动态场景下基于Bayesian分类光流法的运动目标检测

徐瑞  王睿  李怡  崔玉柱  
【摘要】:提出了一种基于Bayesian分类的光流计算法,实现了在动态场景下更准确地对运动目标进行检测。新方法为了在滤去噪声的同时还保留边界信息,采用了Bilateral滤波进行图像预处理,结合光流全局计算和局部计算的特点,首先利用Horn法计算初始光流矢量,再利用Bayesian法对局部邻域进行分类得到运动一致性邻域,进而在运动一致性邻域上利用Lucas法对光流进行精确计算。在运动目标检测阶段,利用了前景目标与背景目标光流矢量大小的差异,使用OTSU法进行了运动目标的分割与检测。实验结果数据分析表明,本文的光流检测运动目标策略较传统方法有着更好的精确性和有效性。

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