提升实时性和准确性的背景减除算法研究

背景减除的算法研究是一篇由孙吉花撰写，针对国防科学技术大学控制科学与工程专业的硕士学位论文。论文主要探讨了背景减除在计算机视觉和目标跟踪等领域的关键作用，尤其是在提高实时性和准确率方面面临的挑战。作者深入研究了现有技术的问题，特别是静态背景减除中的不准确性以及代码本方法构建背景模型的计算负担。 针对这些问题，孙吉花提出了两个主要的改进算法。首先，针对灰度视频，她设计了一种基于统计直方图的背景减除方法，通过分别统计RGB三个分量的颜色直方图，确定背景像素的典型颜色值，从而提升背景建模速度和减除准确性。对于彩色视频，这种方法利用颜色向量空间分析颜色差异和亮度范围，有效地分离前景和背景。 其次，针对光照变化对背景减除的影响，作者提出了分区向量线性相关性检测算法。该算法通过识别视频中不同区域的特性（无变化和光照变化区域），仅对内容变化区域进行向量相关性检测，显著降低了计算量，提高了算法的实时性。这种改进对于实时应用场景极其有利。 论文还特别关注动态背景处理，提出了一种结合状态空间建模和Kalman滤波的策略。通过先识别动态背景，然后利用状态空间模型进行预测，再与实际图像对比，实现了对动态背景的有效去除，提升了背景减除在处理动态场景时的性能。 所有算法都在MATLAB环境中实现并验证，证明了其实用性和价值。论文的关键词包括背景建模、背景减除、背景更新、光照变化和动态背景，这些关键词概括了研究的核心内容和创新点。这篇论文为背景减除算法的优化提供了实用且具有理论深度的解决方案，对于相关领域的研究者和技术开发者具有较高的参考价值。