首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于机器视觉的运动目标检测方法研究
引用本文:张燕超,徐桂云,崔吉,段松杰.基于机器视觉的运动目标检测方法研究[J].煤矿机械,2008,29(3):65-66.
作者姓名:张燕超  徐桂云  崔吉  段松杰
作者单位:中国矿业大学机电工程学院,江苏,徐州,221008
基金项目:江苏省博士后科学基金 , 中国矿业大学校科研和教改项目 , 江苏省六大人才高峰基金
摘    要:针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于差分图像的列灰度均值分布的运动目标检测方法,该方法以自适应更新法建立背景模型,根据差分图像的列灰度均值分布图来实现差分图像的二值化及二值差分图像中阴影和噪声处理。实验表明,该方法有效去除了运动目标阴影及背景噪声,可准确地检测出运动目标。

关 键 词:机器视觉  运动目标检测  列灰度均值分布  自适应更新
文章编号:1003-0794(2008)03-0065-02
收稿时间:2007-08-12
修稿时间:2007年8月12日

Research on Method of Detecting Moving Object with Machine Vision
ZHANG Yan-chao,XU Gui-yun,CUI Ji,DUAN Song-jie.Research on Method of Detecting Moving Object with Machine Vision[J].Coal Mine Machinery,2008,29(3):65-66.
Authors:ZHANG Yan-chao  XU Gui-yun  CUI Ji  DUAN Song-jie
Abstract:Aiming at the problem of detecting moving object from complex background with machine vision system, a method of detecting moving object using the distribution of column gray level mean value of difference image is put forward. With this method, the background model was created using adaptive update, the binarization of difference image was implemented and the noises and shadow were removed according to the distribution map of column gray level mean value of difference image. The experiment shows that, with the method the shadow of moving object and noises can be removed from background effectually and moving object can be detected exactly.
Keywords:machine vision  moving object detection  column gray level mean distribution  adaptive update
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号