基于混合高斯模型的改进运动目标检测算法：厦门大学硕士论文精华

本资源是一篇关于“隐马尔可夫模型在ICEPAK中文教程中的应用——基于背景减除的运动目标检测算法”的硕士论文。作者陈燕萍在厦门大学的检测技术与自动化装置专业攻读硕士学位，论文指导教师为余臻。论文主要研究了运动目标检测的重要性和在视频图像序列中的应用，特别是针对复杂背景下的实时检测。 首先，文章介绍了隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，这是一种扩展的马尔可夫模型，其中模型的状态是不可观测的，仅能通过可观测的测量数据进行推断。HMM的关键参数包括转移概率矩阵P、观察概率矩阵B以及初始状态概率向量π。这些参数用于描述状态之间的转移规律和观测值产生的概率。 论文的核心内容围绕以下几个方面展开： 1. **运动目标检测算法的综述**：研究了当前几种常见的基于背景减除的方法，如比较它们的性能和特性，为后续选择最合适的算法提供依据。 2. **混合高斯模型的应用**：选择了混合高斯模型作为基础算法，因为它的适应性较强，适合处理复杂背景。然后，针对实时性和可靠性进行了改进，旨在提高算法的性能。 3. **抖动补偿算法**：提出了基于优先级和分区域的正方形邻间像素比较策略，用来估计图像移动，减少摄像头抖动对运动目标检测的影响。 4. **阴影检测与抑制**：利用高斯分布描述阴影特性，设计了阴影检测和抑制算法，提高了阴影去除的效率，增强了实时性。 5. **后处理与准确性提升**：针对混合高斯模型可能存在的背景干扰问题，通过匹配备选前景像素和周围像素来减少误报，同时通过图像二值形态学处理来精确确定目标区域。 关键词包括：背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型、摄像头抖动补偿，这些关键词反映了论文的主要研究内容和技术路线。该论文深入探讨了如何利用隐马尔可夫模型和背景减除技术来提升运动目标检测的性能，尤其是在实际应用场景中的优化和改进策略。