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本文提出了一種基于顏色單通道比例差分累加投影的運動物體快速檢測算法，該方
法利用分子分母同向變化時，比值差異小的原理，對顏色單通道和灰度值的比例差異進行累加投影，通過投影波形對運動物體進行檢測定位。與傳統方法相比，由于利用了色彩曲線的變化比例的差分思想，克服大部分光照緩慢變化引起的噪聲問題，達到實時檢測定位的目的。實驗表明該方法的快速性和可行性。
隨著自動化水平的日益提高和監控設備的廣泛應用，視頻運動檢測系統[7]已經成為計算
機視覺新的研究熱點。這種系統一般需要較大的存儲空間和較快的計算速度，這是因為系統的輸入的是反應場景動態變化的圖像序列，其包含的數據十分巨大，因此視頻運動檢測對算法速度要求比較高。近年來，人們研究并提出了許多運動物體檢測的算法。其中包括有基于人的運動形狀模型[4]，還有基于snakes模型的神經網絡將人形非人形分類[5]，這類算法復雜，運算耗時長，另一類則利用灰度或簡單的信息對前后圖像進行直接作差[3] [6]，結果相減時會遺留大量因光照微小變化引起的隨機噪聲，而且放棄運動物體的大量信息如顏色，輪廓等，在實際運用中受限。
為了解決直接作差時光照影響問題，對運動物體作快速檢測，我們對此作了研究，發現
當光照緩慢變化時，圖像顏色單通道與灰度值均受光照影響且變化趨勢一致，而它們的比例關系受光照變化不大。因此本文提出顏色單通道比例差分的思想。即當目標物體出現在后一幀時，分別對兩幅圖中顏色單通道值與灰度值作比，對比值進行累加投影，兩幅圖投影相差部分即是運動物體出現的位置。
法利用分子分母同向變化時，比值差異小的原理，對顏色單通道和灰度值的比例差異進行累加投影，通過投影波形對運動物體進行檢測定位。與傳統方法相比，由于利用了色彩曲線的變化比例的差分思想，克服大部分光照緩慢變化引起的噪聲問題，達到實時檢測定位的目的。實驗表明該方法的快速性和可行性。
隨著自動化水平的日益提高和監控設備的廣泛應用，視頻運動檢測系統[7]已經成為計算
機視覺新的研究熱點。這種系統一般需要較大的存儲空間和較快的計算速度，這是因為系統的輸入的是反應場景動態變化的圖像序列，其包含的數據十分巨大，因此視頻運動檢測對算法速度要求比較高。近年來，人們研究并提出了許多運動物體檢測的算法。其中包括有基于人的運動形狀模型[4]，還有基于snakes模型的神經網絡將人形非人形分類[5]，這類算法復雜，運算耗時長，另一類則利用灰度或簡單的信息對前后圖像進行直接作差[3] [6]，結果相減時會遺留大量因光照微小變化引起的隨機噪聲，而且放棄運動物體的大量信息如顏色，輪廓等，在實際運用中受限。
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當光照緩慢變化時，圖像顏色單通道與灰度值均受光照影響且變化趨勢一致，而它們的比例關系受光照變化不大。因此本文提出顏色單通道比例差分的思想。即當目標物體出現在后一幀時，分別對兩幅圖中顏色單通道值與灰度值作比，對比值進行累加投影，兩幅圖投影相差部分即是運動物體出現的位置。
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