改进的混合高斯模型：运动目标检测与背景减除算法

"这篇文章主要探讨了基于混合高斯模型的运动目标检测算法，特别是针对背景减除法在处理复杂背景下的应用。文章作者是陈燕萍，研究方向为检测技术与自动化装置，导师为余臻，来自厦门大学的硕士学位论文。论文介绍了多种背景减除算法的比较分析，重点研究了混合高斯模型，并对其进行了改进，以提高实时性和可靠性。此外，还提出了用于摄像头抖动补偿和阴影检测的新方法，以及针对背景扰动和错误肯定的后处理策略，以提升检测效果的准确性和实时性。" 混合高斯背景模型是解决自然背景下运动目标检测的有效工具，尤其是在处理背景变化和快速像素值转换的情况下。基本思想是用多个高斯函数来描述每个像素点的色彩分布，这些高斯函数分别对应背景和前景的不同状态。模型中的K值代表状态数量，通常取3至5，更大的K值能更好地处理背景波动，但会增加计算复杂度。每个像素点的概率密度函数由K个3维高斯函数加权求和表示，其中每个高斯函数有自己的均值、协方差矩阵和权重。 在实际应用中，如果处理灰度图像，模型维度d取1，而处理彩色图像时，通常假设R、G、B三个通道独立且方差相等，以简化计算。论文作者对现有的背景减除算法进行了深入研究，选择混合高斯模型并提出改进，以适应实时环境并增强算法的稳定性。 改进包括引入优先级和分区域的正方形邻间像素比较算法，此算法可以补偿摄像头的抖动，减少图像抖动对运动目标检测的影响。同时，通过利用高斯分布描述阴影特性，提出了一种阴影检测和抑制算法，加快阴影消除速度，提高算法的实时性。 在后处理阶段，针对混合高斯背景模型可能出现的背景扰动，采取了匹配周围像素的方法来减少误识别，提高检测的准确性。最后，通过图像二值形态学处理，结合连通区域的面积等信息，进一步优化目标区域的提取。 论文的关键词涵盖了背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型以及摄像头抖动补偿，表明了研究的核心内容。通过这些技术和方法，论文为运动目标检测领域提供了有价值的理论和实践贡献。