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摘要
运动目标传统检测方法只考虑图像的亮度或纹理等某一种特性，受特异值影响较大，对噪声比较敏感，鲁棒性也不够好，而且背景恢复精度不高。针对以上局限性，提出一种融合结构相似度（structural similarity，SSIM）全参考模型和鲁棒主成分分析(robust principal component analysis，RPCA)的运动目标检测方法。此方法综合考虑图像的亮度、对比度和结构三种特性，不采用传统的背景减除法，而是把图像像素点的结构相似度作为度量来实现运动对象与背景的分离。实验结果表明，此方法准确率可达0.95，且F度量较传统运动目标检测算法平均提升0.15，总体上比传统方法更具优势。
- 出版日期2023
- 单位中北大学
