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运动目标检测与阴影消除的研究的综述报告.docx

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运动目标检测与阴影消除的研究的综述报告.docx

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文档介绍:该【运动目标检测与阴影消除的研究的综述报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【运动目标检测与阴影消除的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。运动目标检测与阴影消除的研究的综述报告随着计算机视觉领域的发展,目标检测也逐渐成为了研究热点之一。在运动场景中,运动目标的检测以及阴影消除一直都是一个重要的问题。本文将对运动目标检测与阴影消除的研究进行综述,并介绍一些当前最先进的技术。运动目标检测运动目标检测可以被认为是计算机视觉中的一个关键方向。该技术主要包括以下三个步骤:。主要通过动态图像分割(intra-frame)或者区域提取(inter-frame)等方法来实现。。可以采用传统的利用特征匹配和运动学模型的方法。近些年,深度学****技术的引入,给运动目标分类带来了很大的进展。。主要采用物体跟踪算法来实现。可当前关键区域跟踪(KLT)和背景减除法等技术都被广泛应用。值得注意的是,运动目标检测技术在实际场景中经常会遇到一些挑战,比如复杂的光照环境、变形、遮挡、运动模型的不确定性等。阴影消除技术遮挡和阴影在移动目标检测中是一个重要的问题。尤其是阴影,因为它是由于光源之间的交互产生的,不仅会干扰目标的抠图,还会影响到目标的区域特征。因此,阴影消除一直都是运动目标检测的一个重要研究方向。自运动目标检测以来,已经有很多算法被提出来消除光照条件的影响。其中的一些主要包括:法向差异法、彩***像比率法、色彩和纹理基础法、显著性分割法、直方图均衡化法等等。除此之外,一些近年来新出现的先进方法,如生成对抗网络(GAN)、N)等,也被广泛地应用于阴影消除领域,这些方法通常更具有鲁棒性和适应性。总结运动目标检测技术和阴影消除技术已经发展了很长时间,很多先进的方法和技术已经被提出。在未来,这些技术的发展也将一直是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。虽然当前已有的方法和技术已经取得了很大的进展,但是在更加复杂的场景下仍然面临一些挑战,尤其是要对光照变化做出更加准确的处理。