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为更好地解决复杂背景下非结构化自然场景对象的轮廓提取问题,提出了一种引导滤波与视觉感知机制相结合的方法。通过改进的加权引导滤波方法对输入图像进行预处理,在去除图像中噪声的同时,保留和突出图像中物体的轮廓信息;之后采用基于非经典感受野视觉机制的背景抑制和轮廓增强算法进行处理。给出了完整的处理流程,阐述了各部分算法的实现步骤。通过最后定性和定量的实验对比,所提出的算法在效果上优于以往的同类算法,为进一步自然场景轮廓提取的实用化改进和视觉感受野仿生图像处理提供了一种思路。 相似文献
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为克服传统基于单像素建模方法存在的缺陷,解决复杂背景下的运动目标检测问题,将视频图像序列的空间信息引入背景建模过程中,研究了邻域更新、二维联合直方图信息熵判别、空时平滑等方法.采用引导滤波方法对视频图像进行预处理,以消除图像噪声,并保留图像中目标的边缘信息,给出了算法处理流程和实现步骤.在不同的评测数据库及现实捕获的视频图像上进行了定性及定量实验,结果表明,本文提出的算法在目标检测准确度和完整性等指标上优于传统的同类型算法,为复杂背景环境下的运动目标检测提供了一种新的解决方法. 相似文献
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