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In diesem Papier wird ein neuer Interframe-Differenzalgorithmus zur Erkennung von bewegten Zielen vorgeschlagen, der unter einem statischen Hintergrund basiert auf der Drei-Frame-Differenzmethode in Kombination mit der Hintergrundsubtraktionsmethode. Zuerst wird das aktuelle Bild der aktuellen Frame von dem vorherigen und dem nächsten Frame-Bild separat subtrahiert, und ihre Ergebnisse werden zusammenaddiert, um ein Graustufenbild der Drei-Frame-Differenzmethode zu erhalten. Zweitens wird das aktuelle Frame-Bild vom Hintergrundbild subtrahiert, um ein weiteres Graustufenbild der Hintergrundsubtraktionsmethode zu erhalten. Drittens wird ihre Summe aus den beiden oben genannten Graustufenbildern nach einer Schwellenwertbestimmung in ein binäres Bild umgewandelt. Schließlich wird dieses binäre Bild durch Morphologie-Filtering und Analyse der Konnektivität verarbeitet. Daher wird die bewegte Region erhalten. Dieser neue Algorithmus nutzt die guten Leistungen der Drei-Frame-Differenzmethode und der Hintergrundsubtraktionsmethode ausreichend aus. Die theoretische Analyse und die Experimentergebnisse zeigen beide, dass der Algorithmus hinsichtlich Effizienz und Effektivität bei der Erkennung von bewegten Zielen im Vergleich zu anderen Ähnlichkeitsmethoden überlegen ist.
Muyun et al. (Fri,) untersuchten diese Frage.