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1)  background image extraction
背景图像提取
2)  background extraction
背景提取
1.
Video background extraction based on textural and statistical features;
基于纹理及统计特征的视频背景提取
2.
An Algorithm of Automatic Background Extraction of Target Based on Fast Motion;
一种快速运动目标的背景提取算法
3.
An Algorithm of Background Extraction Based on Statistics of Histogram Combining with Multi-Frame Average;
一种基于直方图统计与多帧平均混合的背景提取算法
3)  background subtraction
背景提取
1.
A common approach is used to perform background subtraction,so it is important to obtain the background accurately.
基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。
2.
A fast background subtraction algorithm based on Intel SIMD technology is presented in this paper.
论文提出一种基于Intel奔腾SIMD指令的快速背景提取方法。
3.
This paper presents a real-time background subtraction and moving shadow detection method based on Unscented Kalman Filter(UKF),and constructs the whole frame for moving object detection.
提出了基于无偏卡尔曼滤波器(UKF)的背景提取和阴影检测方法,构建整体的运动物体检测框架。
4)  image background
图像背景
5)  Background image
背景图像
1.
First,background image is constructed by the feature of color, shape and intensity,then the moving objects are separated from the image by the background and previous frame.
就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象 ,本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法 ,利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割 ,然后根据帧间运动信息构造背景图像 ,最后以背景图像和帧差图像作为参考图像 ,对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割 。
2.
First,non-parametric motion estimation was conducted between the video frame containing foreground and a similar training background image.
通过对视频帧和接近的训练背景图像进行非参数化运动估计,动态地构造出一幅和视频帧的视角完全相同的背景图像,再通过背景减除提取前景。
6)  image extraction
图像提取
1.
The image extraction system of light section microscope is reformed.
改装了光切显微镜图像提取系统 ,采用数字摄像头摄取表面轮廓图像 ,通过图像处理 ,可提取被测表面的二维轮廓曲线 ,计算出多种表面粗糙度参数值 ,并可打印图形和相关报表。
2.
The leaf image extraction was a key step of modeling plant organs and living plant recognition,and had important value in the fields of automatic identification of plant and modeling.
叶是植物的重要特征信息,叶片图像提取是植物器官建模和生鲜植物识别的关键步骤。
补充资料:3K背景辐射
      见微波背景辐射。
  

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