改进混合高斯模型与边缘检测的阴影去除目标检测算法

"基于混合高斯与边缘检测的目标检测算法研究，通过改进混合高斯模型参数，结合边缘检测技术，提出一种能有效去除阴影并降低环境影响的目标检测方法。" 在计算机视觉领域，目标检测是核心任务之一，它涉及到图像分析、模式识别以及机器学习等多个方面。混合高斯模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是一种常见的背景建模方法，尤其在视频监控和智能交通系统中被广泛使用。然而，GMM 对光照、天气等环境因素的变化非常敏感，这容易导致模型产生阴影误检，从而影响目标检测的准确性。 该研究由陈钟荣、夏利娜和郭晓伟共同完成，他们提出了一种创新的目标检测算法来解决上述问题。首先，他们对混合高斯模型的参数进行了改进，旨在增强模型对环境变化的鲁棒性，减少由于光照变化产生的阴影。这一步通常包括对每个像素点的背景模型进行重新估计，以适应动态环境。 接下来，为了更准确地定位目标，研究者采用了边缘检测技术。边缘检测是图像处理中的关键步骤，可以揭示图像中的边界信息，帮助区分目标与背景。在这里，他们可能使用了Sobel锐化检测算子，这是一种基于梯度强度的边缘检测算法，能有效地找到图像的边缘。 随后，他们将高斯滤波与Sobel边缘检测相结合，对图像进行处理，进一步提取出可能的目标区域。高斯滤波器有助于平滑图像，消除噪声，而Sobel算子则可以增强边缘特征。两个结果的差异分析可以增强目标的轮廓，减少误检。 为了去除阴影和连通域的干扰，他们对差异结果进行了中值滤波和形态学操作，如膨胀、腐蚀等，这些操作有助于去除噪声，保持目标的完整性。接着，通过标记和去除连通域，可以进一步精炼目标区域。最后，他们利用三帧差分的结果与上述处理后的结果进行逻辑或运算，以提高检测的稳健性和精度。 实验结果显示，这种新型算法在去除阴影和抵御环境变化影响方面表现出色，提高了目标检测的稳定性和准确性。关键词包括混合高斯、边缘检测、高斯滤波以及阴影去除，表明该研究聚焦于解决与这些技术相关的挑战。 这项研究为视频监控中的目标检测提供了一种新的解决方案，尤其是在光照和天气条件变化复杂的场景下，其提出的算法具有较高的实用价值和理论意义。通过改进GMM参数和优化边缘检测，可以有效地提高目标检测的鲁棒性和准确性，减少了因环境因素引起的错误检测。这对于提升视频监控系统的性能，尤其是在安全监控、交通管理和智能安防等领域具有重要意义。