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摘要:
一个跟计算机视觉相关的问题是如何在视频中识别出阴影并进行移除,其主要的难点是如何提升阴影和移动目标的区分度从而提高检测的精度.文中提出基于双树复小波的移动阴影检测与移除的方法,首先将参考帧和当前帧分别转换成HSV图像,然后将转换后的图像为背景差分并且取绝对值得到差分图像.对差分图像的亮度通道进行多级小波分解得到小波子带,采用偏度作为阈值计算不同子带的小波掩模,将小波掩模进行小波反变换,得到最终的掩模(包含前景和阴影的区域).进一步结合阴影的颜色特征,提高判定区域内以移动物体和阴影的区分度,最后通过实验验证本文中方法的有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于双树复小波的移动阴影检测和移除
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 阴影识别与移除 双树复小波 偏度 小波系数 颜色特征
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 54-56
页数 3页 分类号
字数 2512字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王勇 广东工业大学计算机工程学院 61 266 9.0 12.0
2 王臻 广东工业大学计算机工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
阴影识别与移除
双树复小波
偏度
小波系数
颜色特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
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13340
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