改进的混合高斯模型背景减除运动目标检测算法

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于背景减除法的运动目标检测算法，作者是陈燕萍，由余臻教授指导，属于厦门大学检测技术与自动化装置专业的研究。论文深入研究了几种典型算法，并提出了针对混合高斯模型的改进方法，旨在提升算法在复杂背景下的实时性和可靠性。" 在目标检测领域，背景减除法是一种常用的技术，它通过建立静态背景模型来区分运动目标。论文首先介绍了背景建模和运动目标检测的基础理论，然后对现有的几种基于背景减除的算法进行了详细的分析，比如帧差法、光流法和混合高斯模型等。通过对这些算法的性能评估，论文揭示了它们各自的优点和局限性。 在混合高斯模型的背景下，论文提出了一种改进算法，特别针对复杂场景和实时应用。此算法不仅能够快速识别运动目标，还能有效处理背景变化和光照波动。同时，为了应对摄像头抖动导致的图像不稳定，论文还设计了一种基于优先级和分区域的正方形邻间像素比较算法，以减少摄像头抖动对目标检测的影响。 论文进一步关注了阴影对目标检测的干扰问题，提出了利用高斯分布进行阴影检测和抑制的方法。这种方法提高了阴影消除的效率，增强了算法的实时性。在后处理阶段，论文采取了前景像素匹配和图像二值形态学处理，以减少误检并精确确定目标区域，通过计算连通区域的面积等特征来优化目标边界。 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，表明该研究全面覆盖了背景减除法在运动目标检测中的关键问题和技术。这些研究成果对于提升监控系统、自动驾驶等领域的目标检测能力具有重要意义。