改进的混合高斯模型：运动目标检测与背景减除算法研究

"本资源是一篇关于运动目标检测的硕士论文，作者是陈燕萍，指导教师是余臻，研究重点在于基于背景减除的运动目标检测算法，特别是改进的混合高斯模型算法，包括摄像头抖动补偿、阴影检测及抑制等技术，旨在提高算法的实时性和准确性。" 本文详细探讨了运动目标检测的重要性和基础，这是视频监控和自动检测系统的关键步骤，为后续的目标识别和跟踪奠定基础。论文主要关注了基于背景减除的运动目标检测算法，这些算法在视频图像序列中寻找并定位前景目标。 首先，作者对现有的几种典型背景减除算法进行了深入研究，分析了它们的工作原理、性能特点以及各自的优缺点。通过对这些算法的比较，作者选择了适用于复杂背景实时应用的基于混合高斯模型的运动目标检测算法。此算法能较好地适应场景变化，但需要优化以提升实时性和可靠性。 在混合高斯模型的基础上，作者提出了一个改进算法，该算法引入了优先级和分区域的正方形邻间像素比较机制，用于补偿摄像头在捕捉视频时可能出现的抖动，从而减少图像抖动对目标检测的干扰，提高检测的稳定性。 针对背景中的阴影问题，作者创新性地利用高斯分布描述阴影特性，设计了一种阴影检测及抑制算法，以加快阴影消除的速度，增强算法的实时响应。这有助于区分目标和阴影，避免因阴影误判导致的检测失误。 在后处理阶段，作者针对混合高斯背景模型可能出现的背景扰动，通过匹配候选前景像素与周围像素，减少了误检的可能性，提高了检测结果的准确性。同时，利用图像二值形态学方法处理检测结果，通过计算连通区域的面积等特征，进一步细化和精确了目标区域。 这篇论文不仅对背景减除法进行了全面分析，还提出了一系列针对性的改进措施，包括摄像头抖动补偿、阴影检测抑制和后处理策略，旨在提升基于背景减除的运动目标检测算法的性能，为实际应用提供了有价值的理论和技术支持。关键词涉及背景减除、运动目标检测、混合高斯模型和摄像头抖动补偿。