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無(wú)需重新初始化的變分水平集模型能夠避免經(jīng)典水平集模型的重復(fù)初始化步驟，進(jìn)而簡(jiǎn)化計(jì)算，縮短檢測(cè)所需時(shí)間，同時(shí)能夠有效利用圖像的邊緣梯度信息，從而準(zhǔn)確定位圖像的局部結(jié)構(gòu)．但該模型不能自適應(yīng)地獲得初始化曲線，水平集的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也無(wú)法改變，不能解決多個(gè)目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題．針對(duì)以上問(wèn)題，提出了一種基于自適應(yīng)輪廓的變分水平集復(fù)雜背景多目標(biāo)檢測(cè)方法，該方法采用幀間差分算法與K-means聚類算法相結(jié)合，以獲得多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始化曲線，通過(guò)形態(tài)學(xué)方法來(lái)降低圖像噪聲的干擾。從而快速自適應(yīng)地估計(jì)復(fù)雜背景下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和輪廓大小．該算法進(jìn)一步對(duì)無(wú)需初始化的變分水平集進(jìn)行改進(jìn)。將其由單目標(biāo)檢測(cè)模型擴(kuò)展為多目標(biāo)檢測(cè)模型，并修正原模型難以處理圖像灰度不均勻的問(wèn)題，最終實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜背景下多個(gè)目標(biāo)的檢測(cè)．在標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)際數(shù)據(jù)集上的測(cè)試結(jié)果表明，所提方法能夠準(zhǔn)確地定位不同尺度和灰度目標(biāo)的輪廓，從而提高算法的演化迭代效率及準(zhǔn)確性。
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