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搜索资源 - background motion estimation
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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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首先采用灰度投影匹配进行全局运动估计和补偿，用以消除背景变化的影响；然后由二次差分抽取中间帧解决遮挡问题，通过Fisher 评价函数结合数学形态学填充得到运动对象分割掩膜，同时消除残余噪声以及平滑边缘。该方法在一定范围内较好地解决了遮挡问题，并能够高效快速地得到比较精确的视频对象。-first used for overall projection matching motion estimation and compensation, in order to remove the impact
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自适应核密度估计运动检测方法
提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模型和KDE分类结果, 来解决背景更新中的死锁问题, 同时检测背景的突然变化. 实验证明了所提出
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In this paper we present a scheme for integrating a digital stabilizer with video codec of a digital video camera. This integration achieves computational efficiency without affecting the performance of video coding and digital stabilization. The pr
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视频序列运动估计，补偿算法。还可实现背景渐变的运动图像中运动目标分割。希望对大有帮助。-video sequences motion estimation, compensation algorithm. Gradualism can achieve background of the image moving object segmentation. Hope to assist.
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Matlab 和 Simulink 开发视频和图像处理系统\视频读取并提取目标背景-Matlab and Simulink development of video and image processing systems \ video to read and extract the object-background
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该方法可以用于复制场景的视频检测监控，采用灰度投影算法匹配进行全局运动估计和补偿，用以消除背景变化的影响；二次对称差分算法，用数学形态学对图像进行处理，该方法不受光线，摄像机抖动，场景等变化的干扰影响，具有较强的实时性，效果不错！-This method can be used to copy the scene of the video inspection and monitoring, using gray-scale projection algorithm to match the g
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《DragonEye Fast Object Tracking and
Camera Motion Estimation》DragonEye是一个基于目标直接浏览的视频播放系统。比Dimp和Dragon来说具有实时性-Recently, multiple research groups proposed the concept of direct manipulation,
which makes the task of navigation in videos directly rel
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摘要
车辆牌照识别(License Plate Recognition System, LPR)作为目标自动识别的一
种重要形式，可用于电子收费、出入控制、车流监控等众多场合，从而提高交通
管理自动化的程度，它的相关技术的研究正逐渐受到人们的重视。
本文主要介绍基于Run Length原理和Tamura纹理的车牌定位系统，该系统是基
于视频流进行开发的，主要包括车辆运动区域检测、车牌图像处理、车牌定位。
其中车辆运动区域检测利用多帧求平均的背景估计方法实现；车牌图像处理包
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自适应核密度估计运动检测方法 提出一种自适应的核密度(kernel density estimation, KDE)估计运动检测算法. 算法首先提出一种自适应前景、背景阈值的双阈值选择方法, 用于像素素分类. 该方法用双阈值能克服用单阈值分类存在的不足, 阈值的选择能自适应进行, 且能适应不同的场景. 在此基础上, 本文提出了基于概率的背景更新模型, 按照像素的概率来更新背景, 并利用帧间差分背景模
-Adaptive kernel density estimation motion det
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运动估计代码，可以用来估计运动序列的背景变化，从而计算出背景补偿，运来跟踪运动目标。很好用-Motion estimation code that can be used to estimate the background motion sequence variation to calculate the background compensation, transported to track moving targets. Good use,,,
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运动估计代码，用来计算背景的变化，可以用来进行超分辨率重建，也可以用来跟踪运动目标-Motion estimation code, used to calculate the change in the background, can be used for super-resolution reconstruction can also be used to track moving targets. . .
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Background subtraction matlab code for object motion estimation and tracking in video
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针对成像平台运动情况下的运动目标检测问题，提出了一种从特征点稀疏运动场估计到运动分类的目标检测算法。
首先通过快速特征点检测与跟踪恢复出图像稀疏运动场；然后依据特征点之间运动一致性关系实现属于同一运动模式的特征
点分类，根据分类得到的各组特征点计算场景图像重建误差，剔除重建误差最小的特征点组，实现对前景目标的检测。仿真实
验对该算法在复杂场景中检测运动目标的有效性进行了验证。-】In order to detect target in the background motion vi
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运动估计算法去提取动态背景的前景信息，效果不是很好(Motion estimation algorithm to extract the foreground information of the dynamic background, the effect is not very good)
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