基于图形处理器单元（GPU）提出了一种帧间差分与模板匹配相结合的运动目标检测算法。在CUDA-SIFT（基于统一计算设备架构的尺度不变特征变换）算法提取图像匹配特征点的基础上，优化随机采样一致性算法（RANSAC）剔除图像中由于目标运动部分产生的误匹配点，运用背景补偿的方法将静态背景下的帧间差分目标检测算法应用于动态情况，实现了动态背景下的运动目标检测，通过提取目标特征与后续多帧图像进行特征匹配的方法最终实现自动目标检测。实验表明该方法对运动目标较小、有噪声、有部分遮挡的图像序列具有良好的目标检测效果。
上传时间： 2013-10-09
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提出了一种基于Surendra改进的运动目标检测算法，通过对背景更新系数的改进，获取稳定准确的背景，再将背景帧与含运动区域的图像帧用差分运算获得运动目标图像。实验结果表明，该算法能够较快反应环境的变化，准确地获得背景图像，提高运动目标检测的准确性。
上传时间： 2013-11-19
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针对帧差分法易产生空洞以及背景减法不能检测出与背景灰度接近的目标的问题，提出了一种将背景减和帧差法相结合的运动目标检测算法。首先利用连续两帧图像进行背景减法得到两种差分图像，并用最大类间与类内方差比法得到合适的阈值将这两种差分图像二值化，然后将得到的两种二值化图像进行或运算，最后利用图像形态学滤波得到准确的运动目标。实验结果表明，该算法简单、易实现、实时性强
上传时间： 2013-10-08
上传用户：yqs138168
通过对海上红外图像进行分析，提出了一种基于海天线提取的红外小目标检测方法。该算法的基本思路是根据所需提取目标的特点，首先选择感兴趣的灰度区域，然后运用Canny算子进行边缘检测，接着对图像进行Hough变换检测海天线，最后对海天线以下且符合目标特征的连通域进行标记从而来确定目标的位置。实验结果表明，该方法能较好地检测出海上红外小目标。
上传时间： 2015-01-03
上传用户：long14578
针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明，该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性，错误检测率更低。
上传时间： 2014-01-20
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基于运动区域和运动区域外截矩形进行运动目标检测的程序
上传时间： 2013-12-02
上传用户：kr770906
本程序可以实现CCS环境中物体目标检测后进行二值化处理，以便有效的观察目标！
上传时间： 2015-04-15
上传用户：youke111
几篇运动目标检测的论文，适合在研究方向入门使用，仅供参考。
上传时间： 2015-07-19
上传用户：BOBOniu
％直接型到并联型的转换 ％ ％[C,B,A]=dir2par(b,a) ％C为当b的长度大于a时的多项式部分 ％B为包含各bk的K乘2维实系数矩阵 ％A为包含各ak的K乘3维实系数矩阵 ％b为直接型分子多项式系数 ％a为直接型分母多项式系数 ％
上传时间： 2014-01-20
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直接型到级联型的形式转换 ％ [b0,B,A]=dir2cas(b,a) ％b 为直接型的分子多项式系数 ％a 为直接型的分母多项式系数 ％b0为增益系数 ％B 为包含各bk的K乘3维实系数矩阵 ％A 为包含各ak的K乘3维实系数矩阵 ％
上传时间： 2013-12-30
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