【摘 要】
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为了提高前景提取的准确率,基于灰度共生矩阵和纹理基元阵,提出了20邻域灰度-基元共生矩阵,并将特征量熵引入到20邻域灰度-基元共生矩阵的特征计算中,建立图像的纹理特征.首
【机 构】
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福建师范大学福清分校电子与信息工程学院,泉州经济技术开发区实验学校
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科学研究基金资助项目(JAT170667)
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为了提高前景提取的准确率,基于灰度共生矩阵和纹理基元阵,提出了20邻域灰度-基元共生矩阵,并将特征量熵引入到20邻域灰度-基元共生矩阵的特征计算中,建立图像的纹理特征.首先以视频前100帧的情况统计出背景模型,通过计算每个像素点的20邻域灰度-基元共生矩阵计算熵值,然后依据熵值判断前景目标区域,最后对采集的前景区域进行去噪处理.实验结果表明,本文方法比传统灰度共生矩阵算法所提取的目标更为完整,准确率较高.
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