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本文提出了一种基于颜色单通道比例差分累加投影的运动物体快速检测算法，该方
法利用分子分母同向变化时，比值差异小的原理，对颜色单通道和灰度值的比例差异进行累加投影，通过投影波形对运动物体进行检测定位。与传统方法相比，由于利用了色彩曲线的变化比例的差分思想，克服大部分光照缓慢变化引起的噪声问题，达到实时检测定位的目的。实验表明该方法的快速性和可行性。
随着自动化水平的日益提高和监控设备的广泛应用，视频运动检测系统[7]已经成为计算
机视觉新的研究热点。这种系统一般需要较大的存储空间和较快的计算速度，这是因为系统的输入的是反应场景动态变化的图像序列，其包含的数据十分巨大，因此视频运动检测对算法速度要求比较高。近年来，人们研究并提出了许多运动物体检测的算法。其中包括有基于人的运动形状模型[4]，还有基于snakes模型的神经网络将人形非人形分类[5]，这类算法复杂，运算耗时长，另一类则利用灰度或简单的信息对前后图像进行直接作差[3] [6]，结果相减时会遗留大量因光照微小变化引起的随机噪声，而且放弃运动物体的大量信息如颜色，轮廓等，在实际运用中受限。
为了解决直接作差时光照影响问题，对运动物体作快速检测，我们对此作了研究，发现
当光照缓慢变化时，图像颜色单通道与灰度值均受光照影响且变化趋势一致，而它们的比例关系受光照变化不大。因此本文提出颜色单通道比例差分的思想。即当目标物体出现在后一帧时，分别对两幅图中颜色单通道值与灰度值作比，对比值进行累加投影，两幅图投影相差部分即是运动物体出现的位置。
法利用分子分母同向变化时，比值差异小的原理，对颜色单通道和灰度值的比例差异进行累加投影，通过投影波形对运动物体进行检测定位。与传统方法相比，由于利用了色彩曲线的变化比例的差分思想，克服大部分光照缓慢变化引起的噪声问题，达到实时检测定位的目的。实验表明该方法的快速性和可行性。
随着自动化水平的日益提高和监控设备的广泛应用，视频运动检测系统[7]已经成为计算
机视觉新的研究热点。这种系统一般需要较大的存储空间和较快的计算速度，这是因为系统的输入的是反应场景动态变化的图像序列，其包含的数据十分巨大，因此视频运动检测对算法速度要求比较高。近年来，人们研究并提出了许多运动物体检测的算法。其中包括有基于人的运动形状模型[4]，还有基于snakes模型的神经网络将人形非人形分类[5]，这类算法复杂，运算耗时长，另一类则利用灰度或简单的信息对前后图像进行直接作差[3] [6]，结果相减时会遗留大量因光照微小变化引起的随机噪声，而且放弃运动物体的大量信息如颜色，轮廓等，在实际运用中受限。
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当光照缓慢变化时，图像颜色单通道与灰度值均受光照影响且变化趋势一致，而它们的比例关系受光照变化不大。因此本文提出颜色单通道比例差分的思想。即当目标物体出现在后一帧时，分别对两幅图中颜色单通道值与灰度值作比，对比值进行累加投影，两幅图投影相差部分即是运动物体出现的位置。
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