基于内核密度估计的运动目标检测与混合高斯模型改进

"这篇硕士学位论文详细探讨了基于背景减除的运动目标检测算法，重点研究了混合高斯模型和内核密度估计法，并提出了一系列改进措施，以提高算法的实时性、准确性和鲁棒性。" 在运动目标检测领域，背景减除是一种广泛采用的技术，它通过对静态背景和动态前景进行区分来定位运动物体。混合高斯模型是一种有效的方法，通过组合多个高斯分布来描述背景的复杂变化，适应于如树枝晃动、水面波光等小的环境扰动。然而，混合高斯模型对全局光照变化敏感，且参数估计易受实验结果和经验影响，可能导致误差。 内核密度估计法作为非参数背景建模的一种，避免了混合高斯模型的一些缺点。它利用核函数来估计像素特征值的概率密度，通过计算像素在特征空间中的邻域密度，来判断其是否属于背景。公式(3-36)和(3-37)展示了如何使用核函数（如正态分布）进行密度估计，其中核函数的宽度（Σ）影响估计的精度和鲁棒性。 论文作者陈燕萍在对比分析多种背景减除算法后，选择了基于混合高斯模型的算法，并进行了优化。改进主要包括：(1)引入了优先级和分区域的正方形邻间像素比较算法，以减轻摄像头抖动对检测的影响；(2)利用高斯分布进行阴影检测和抑制，提升阴影消除速度，增强算法的实时性；(3)在后处理阶段，通过匹配前景像素和周围像素减少误检，同时应用图像二值形态学处理，精确提取目标区域。 这篇研究不仅深入剖析了背景减除法和混合高斯模型，还提出了切实可行的改进策略，对于实时的复杂背景运动目标检测具有重要的理论和实际价值。关键词涵盖了背景减除、运动目标检测、混合高斯模型以及摄像头抖动补偿，体现了论文的核心内容。