结合CSLBP与三帧差分的运动目标检测算法研究

本文主要探讨了"一种运动目标检测算法的研究"，由董兴龙和马洪连两位作者共同完成。该研究聚焦于计算机视觉领域中的一个重要课题——运动目标检测，这项技术的应用范围广泛，涵盖了自动化、监控、无人驾驶等多个行业。论文的创新之处在于提出了一种改进的运动目标检测算法，它巧妙地结合了基于中心对称局部二值模式（CSLBP）的背景减法和三帧差分法。 背景减法是一种常用的技术，通过比较当前帧与背景帧的差异来识别运动物体，但单一的背景减法可能会受到光照变化、噪声等因素的影响。而三帧差分法则通过连续三帧之间的对比，提高了检测的鲁棒性。作者将这两种方法结合起来，旨在提高算法的准确性和稳定性，使其能在复杂的环境中有效地识别出运动目标。 该算法在MATLAB 7.0平台上进行了仿真验证，实验结果显示，与传统的单算法相比，新提出的这种方法显著降低了误报和漏报，尤其是在嵌入式系统这样的资源受限环境下，其高效性和准确性表现突出。因此，该算法对于实时性强、计算资源有限的场景具有很高的实用价值。 关键词部分，文章强调了模式识别作为基础技术，以及三帧差分法、CSLBP和背景减法在具体实现中的关键作用。MATLAB作为一种强大的编程工具，被用于算法的开发和性能评估，表明研究者重视理论实践的结合。 这篇论文不仅提出了一个新颖的运动目标检测算法，还通过实验证明了其在实际应用中的优势，为计算机视觉领域的运动目标检测提供了一种新的解决方案，对于嵌入式系统和其他对实时性和准确性有高要求的应用场景具有重要意义。