导读:本文包含了帧间差分论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:差分,目标,背景,算法,算子,灰度,障碍物。
帧间差分论文文献综述写法
罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹[1]（2019）在《基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测》一文中研究指出针对背景差分法和帧间差分法在检测车辆运动目标时存在阴影的问题,提出一种结合背景差分法和帧间差分法去除阴影的车辆运动目标检测算法.首先采用均值法从图像序列建模获取背景,通过背景差分法对当前帧进行差分得到背景差分图,二值化得到二值图.然后利用改进Robert算子对二值图与背景差分图进行边缘检测.最后通过对两张边缘图像进行帧间差分,得到去除阴影的车辆运动目标.(本文来源于《湖南工程学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
陈媛,蔡晓燕[2]（2019）在《改进的帧间差分运动目标检测算法研究》一文中研究指出在视频监控的运动目标检测中,针对传统叁帧差分算法检测出的运动目标物轮廓不完整,且内部有"空洞"的问题,提出一种基于最大模糊熵的阈值选取叁帧差分运动目标检测算法。首先将相邻叁帧图像进行两两差分运算得到差分图像,然后根据最大模糊熵原则灵活选取阈值,对差分图像进行二值化,再对所得的二值化差分图像进行逻辑"与"操作,从而将运动目标检测出来。实验证明,该算法有效地提高运动目标的检测性能,且较好地保留运动目标的轮廓。(本文来源于《现代计算机》期刊2019年33期）
梁耀,鞠晓东,李传伟,陈国兴,左兴龙[3]（2019）在《基于帧间差分的随钻测井数据压缩算法》一文中研究指出随钻测井技术的快速发展导致常规应用的泥浆传输速率(1 b/s左右)已无法满足测量参数实时上传的需求,而数据压缩技术是提高传输速率的一个有效手段。通过分析泥浆脉冲编码信号的特点,结合现场应用经验,本文设计一种基于帧间差分式的数据压缩算法并将其应用于随钻测井数据编码、解析处理过程中。实际应用效果表明该算法能有效提高传输速率,节省数据更新时间,具有较高的推广前景。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2019年02期）
金守峰,林强强,高磊,张浩[4]（2019）在《帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法》一文中研究指出针对光线变化、动态背景以及摄像头轻微晃动等因素导致监控视频中运动目标的检测识别率低的问题,提出帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法。在帧间差分算法的基础上,通过改进叁帧差加法运算,改善了光线变化的影响。同时,将连续叁帧差加法运算的图像进行水平与垂直方向的灰度投影得到两个方向上的灰度投影曲线,对相邻的灰度投影曲线进行互相关运算,互相关曲线的峰值坐标即为运动目标在相邻图像之间的运动位移,以此实现了运动目标的检测。实验结果表明,在单个目标和多个目标的检测识别中,该方法能够获得准确的运动目标,其识别率、误检率均优于传统帧差法。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年06期）
郭碧,丁春平[5]（2019）在《基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法》一文中研究指出为满足轨道交通全自动运行系统对铁路限界内异物检测提取的需求,改进帧间差分法,提出一种以帧间差分累积为基础的铁路限界内异物检测提取算法。算法针对图像序列帧匹配提取的轨道线为依据标定限界区域,通过多帧隔帧帧差法得到差分结果,根据铁路限界内道床纹理特征,通过数学形态学实现背景纹理的重构来降低背景噪声影响。最后,以侧向差分灰度的累积投影值来动态确定不同环境下的异物前景范围,并通过最大类间方差法提取得到前景目标。通过对47个路轨场景进行测试,算法对有前景目标场景的目标检测率为96.87%,定位提取过程的平均耗时为137 ms。实验结果表明:算法可完成对运动背景下的轨道限界内前景目标的定位和提取,具有较好的实时性和准确性。(本文来源于《铁道标准设计》期刊2019年09期）
黄金海[6]（2019）在《背景帧间差分法的移动目标跟踪研究》一文中研究指出根据视觉领域中对运动目标跟踪分析的热点算法,提出背景帧间差分算法对视频中移动的行人进行目标跟踪。该算法通过计算连续叁帧视频图像间各相应像素点的差分,求出背景点和目标点,再经过形态学运算即可描绘出移动的目标。实验证明,该算法简单、有效,且不易受光照影响;能满足大部分视频中对移动目标的跟踪。(本文来源于《中国仪器仪表》期刊2019年01期）
于德鑫,王文强,曹晓杰[7]（2019）在《基于帧间差分与时空上下文的自动检测跟踪算法》一文中研究指出为了改善时空上下文(STC)跟踪算法不能自动检测跟踪目标的缺点,提出一种帧间差分与STC相结合的自动检测跟踪算法。该算法将帧间差分法检测到的含有前景目标轮廓及位置的矩形框传送给STC跟踪器,可达到自动检测与跟踪目标的目的,并且提高了跟踪精确度,降低了手动选定目标框的繁琐程度。通过实验对改进前后的STC算法进行分析比较,结果表明,改进后的算法具有更高的跟踪精度,可实现对目标的稳定跟踪。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年01期）
李凯强,沈建新[8]（2018）在《融合帧间差分与碰撞算法的快速跟踪预测算法》一文中研究指出传统的运动目标跟踪预测算法难以保证机器人对高速运动目标的快速捕捉和提前预测,尤其是运动目标在滑行过程中发生碰撞改变了原有的运动方向,针对这一问题提出了基于帧间差分与碰撞算法相结合的运动目标跟踪预测算法.通过帧间差分法快速识别出平面内运动物体的具体位置和运动速度,根据其运动速度方向判别运动目标是否发生碰撞.当运动目标在运动过程中发生碰撞,采用LS-DYNA显示动力分析软件建立碰撞仿真模型,并用MATLAB拟合仿真数据得到碰撞算法,结合碰撞算法对运动目标的运动轨迹进行预测.结果表明以帧间差分和碰撞算法相结合的运动目标检测跟踪算法对于在平面内运动目标的跟踪预测方面速度更快,完全能够满足机器人对算法快速性的要求.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年12期）
孟浩磊,刘志成,伍仲黎,胡杰[9]（2018）在《一种改进的帧间差分与背景差分融合的运动车辆检测方法》一文中研究指出针对运动车辆检测算法当前所存在的环境适应性差、检测信息不完整的问题,在帧间差分法与边缘检测法的基础上,提出了一种改进的帧间差分运动车辆检测算法,以解决帧间差分法检测车辆轮廓不完整的问题。而后将改进帧间差分法融合混合高斯背景模型得到最后的结果,以解决采用单一的帧间差分法检测到的运动车辆内部信息不完整和采用单一混合高斯背景模型对光照敏感的问题。实验结果表明,所提出的方法提高了对车辆检测的准确性以及对外部环境变化的适应能力。(本文来源于《物流技术》期刊2018年10期）
王梦菊,吴小龙,杜海涛[10]（2018）在《基于背景差分与帧间差分的目标检测改进算法》一文中研究指出针对背景差分的噪声和帧间差分的空洞问题,本文提出一种基于背景差分与帧间差分的目标检测改进算法。为最大限度地获取运动目标的像素,在算法中将基于较低分割阈值的背景差分结果和帧间差分结果进行逻辑"或"运算,再采用噪声小的帧间差分对"或"运算结果进行网格化去噪处理。实验结果表明,本文算法能够有效提取不同监控场景下视频序列中的运动目标,实现背景差分与帧间差分两种算法的优势互补,使提取得到的运动目标相对完整且噪声小,并对背景光线变化有一定的适应性。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2018年10期）
帧间差分论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在视频监控的运动目标检测中,针对传统叁帧差分算法检测出的运动目标物轮廓不完整,且内部有"空洞"的问题,提出一种基于最大模糊熵的阈值选取叁帧差分运动目标检测算法。首先将相邻叁帧图像进行两两差分运算得到差分图像,然后根据最大模糊熵原则灵活选取阈值,对差分图像进行二值化,再对所得的二值化差分图像进行逻辑"与"操作,从而将运动目标检测出来。实验证明,该算法有效地提高运动目标的检测性能,且较好地保留运动目标的轮廓。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
帧间差分论文参考文献
[1].罗敏,刘洞波,文浩轩,陈鑫海,宋丹.基于背景差分法和帧间差分法的车辆运动目标检测[J].湖南工程学院学报(自然科学版).2019
[2].陈媛,蔡晓燕.改进的帧间差分运动目标检测算法研究[J].现代计算机.2019
[3].梁耀,鞠晓东,李传伟,陈国兴,左兴龙.基于帧间差分的随钻测井数据压缩算法[J].数据采集与处理.2019
[4].金守峰,林强强,高磊,张浩.帧间差分融合灰度投影的运动目标检测方法[J].现代电子技术.2019
[5].郭碧,丁春平.基于帧间差分累积的铁路限界异物检测提取算法[J].铁道标准设计.2019
[6].黄金海.背景帧间差分法的移动目标跟踪研究[J].中国仪器仪表.2019
[7].于德鑫,王文强,曹晓杰.基于帧间差分与时空上下文的自动检测跟踪算法[J].软件导刊.2019
[8].李凯强,沈建新.融合帧间差分与碰撞算法的快速跟踪预测算法[J].计算机系统应用.2018
[9].孟浩磊,刘志成,伍仲黎,胡杰.一种改进的帧间差分与背景差分融合的运动车辆检测方法[J].物流技术.2018
[10].王梦菊,吴小龙,杜海涛.基于背景差分与帧间差分的目标检测改进算法[J].自动化技术与应用.2018