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在大口径光学元件面形检测系统中,激光光斑的检测及后续处理是基础,直接影响面形检测的精度;针对光学元件面形检测中激光光斑重叠的问题,提出了一种激光光斑重叠分离算法;该算法首先用一种减背景与乘法滤波相结合的方法对光斑图像进行预处理,再用两次阈值法分割图像以获取光斑目标,最后采用距离变换、重叠判别及估算圆心相结合来分离重叠的光斑;实验中,对3种重叠类型不同的光斑进行分离,结果表明,算法能有效地分离重叠的激光光斑;目前,该算法通过长时间的实验验证与改进,已成功运用于实际项目中.  相似文献
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运动目标检测是智能视频监控中图像序列分析的基础和研究热点,针对时域算法在检测近景大目标缓慢运动时,仅能检测出目标边缘、内部存在大量空洞等完整分割问题,提出了一种结合时空特征的近景运动目标检测算法。该算法在时域运动历史多模态均值背景模型的基础上,运用图像空域信息研究前/背景分割技术,通过能量最小化模型、网络构造及网络流理论,把目标检测转换成最大流/最小割问题。实验表明,该算法能在复杂环境中克服光照缓慢变化、背景扰动和摄像机轻微抖动,有效转换前/背景,准确完整地分割大运动目标。  相似文献
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