改进的混合高斯模型：运动目标检测与阴影抑制算法

"基于背景减除的运动目标检测算法研究，硕士论文，作者：陈燕萍，导师：余臻，厦门大学，2008年" 本文详细探讨了运动目标检测领域中的一个重要方法——基于背景减除的算法。背景减除是一种广泛应用于视频监控和智能交通系统中的技术，它通过建立静态背景模型来识别和提取运动目标。论文主要分为以下几个部分： 首先，作者对当前流行的几种背景减除算法进行了详尽的分析，包括它们的基本原理和技术关键点。这些算法各有优缺点，例如，混合高斯模型因其对光照变化和背景复杂性的适应性而被广泛应用。论文对这些算法的特性进行了对比，以便更好地理解它们的性能。 接着，论文专注于混合高斯模型，并提出了一些改进措施。在预处理阶段，作者提出了一种基于优先级及分区域的正方形邻间像素比较算法，以补偿摄像头的抖动。这种方法通过计算相邻像素间的运动信息，有效地减少了由摄像头运动引起的图像失真，增强了检测的稳定性。 在阴影抑制方面，论文引入了一种基于高斯分布的阴影检测和抑制算法。由于阴影在时间和空间上的相对稳定性，此算法利用高斯模型描述阴影，实时更新阴影模型，减少了额外计算，提高了处理速度。 在后处理阶段，为优化检测结果并减少误检，论文采用了相关算法，包括使用图像二值形态学操作，通过闭运算消除噪声，以及计算连通域面积来设置目标面积阈值，从而更准确地确定运动区域。 尽管取得了一定的成果，论文也指出了未来的研究方向： 1. 预处理和后处理算法的改进：开发能有效消除环境因素（如摄像头抖动、雨雪天气）影响的算法，提升检测的准确性和实时性。 2. 考虑像素时空关系的算法研究：目前的背景模型往往忽视了像素的空间关联，未来研究应探索如何利用这种关联提高算法效率，降低内存需求和计算复杂度。 3. 深入算法分析与实验：计划对现有算法进行更深入的研究，通过实验验证和分析，以提升算法的整体性能。 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，表明这篇硕士论文在这些领域进行了深入的理论研究和实践探索。