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無需重新初始化的變分水平集模型能夠避免經典水平集模型的重復初始化步驟，進而簡化計算，縮短檢測所需時間，同時能夠有效利用圖像的邊緣梯度信息，從而準確定位圖像的局部結構．但該模型不能自適應地獲得初始化曲線，水平集的拓撲結構也無法改變，不能解決多個目標的檢測問題．針對以上問題，提出了一種基于自適應輪廓的變分水平集復雜背景多目標檢測方法，該方法采用幀間差分算法與K-means聚類算法相結合，以獲得多個運動目標的初始化曲線，通過形態學方法來降低圖像噪聲的干擾。從而快速自適應地估計復雜背景下運動目標的位置和輪廓大小．該算法進一步對無需初始化的變分水平集進行改進。將其由單目標檢測模型擴展為多目標檢測模型，并修正原模型難以處理圖像灰度不均勻的問題，最終實現對復雜背景下多個目標的檢測．在標準數據庫和實際數據集上的測試結果表明，所提方法能夠準確地定位不同尺度和灰度目標的輪廓，從而提高算法的演化迭代效率及準確性。
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