新路筑起幸福梦

在家乡古镇一堵斑驳的石墙上,一张题为《老路》的黑白照片深深吸引了我。照片上显示:大雨滂沱,一条黑油油的泥泞路,让行人无从下脚,一位父亲挽着裤腿弓着腰,背着一个小孩,踩在近半膝深的稀泥里艰难前行着……看着父子俩艰难跋涉的背影,我的眼眶顿时湿润了。听父亲说,那是他儿时从家里出发至乡镇赶集的唯一一条路,照片上的孩子就是我父亲,当年他3岁。

基于运动目标检测和骨架细化的算法研究

针对目前已有的运动目标检测算法和骨架细化算法的常见问题,提出改进的基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的背景减除法和改进ZS细化算法。传统的运动目标检测算法存在动态背景变化、光照变化、对噪声和阴影敏感等问题,笔者提出的改进的基于GMM的背景减除法可以较好地应对运动目标检测的挑战。该方法不仅可以减少光照变化的影响,降低噪声和阴影,还可以处理自然场景的动态变化。细化技术作为图像处理领域中最重要的技术之一,被应用于逐层侵蚀一个物体的图像,直到留下一个骨架。笔者对几种具有代表性的并行细化算法进行研究,并对目前应用最广泛的ZS细化算法进行改进。经实验验证,该改进算法可以克服ZS细化算法的缺点,得到拓扑性、连通性及细化性更强的人体骨架。