改进的GMM运动目标检测算法：背景建模与鲁棒性提升

"论文研究-改进的基于GMM的运动目标检测方法.pdf" 本文研究的是针对传统混合高斯模型（GMM）在处理复杂场景时存在的不足而提出的一种改进的运动目标检测方法。混合高斯模型是背景建模的一种常用技术，它通过组合多个高斯分布来模拟背景像素的概率分布，从而区分运动目标。然而，在动态环境或者光照变化较大的场景中，GMM可能会遇到困难，无法准确地描述背景。 改进的算法主要包含以下几个关键点： 1. 更新和消退控制因子：为了更灵活地适应背景的变化，该算法引入了更新和消退控制因子来改进GMM的参数更新模型。更新因子允许模型更快地响应新背景信息，而消退因子则可以防止模型过于迅速地适应短期的背景变化，从而保持对长期背景的稳定性。 2. 运动目标停留时间的定量约束：通过量化目标在场景中的停留时间，算法能更好地判断一个像素是否属于运动目标。这有助于减少误检，特别是对于短时间内出现在背景中的短暂物体。 3. 时间域上的背景过滤：通过分析连续帧之间的差异，算法能过滤掉快速变化的背景像素，这些通常是由于光照变化或短暂的背景扰动引起的。这种时间域的过滤有助于提高背景建模的准确性。 4. 空间域的数学形态学处理：在背景减除操作后，算法进一步利用数学形态学的方法（如腐蚀和膨胀）来清理检测结果，去除小的噪声点和连接的像素块，从而更精确地分割出运动目标。 实验结果显示，提出的算法能显著提升背景建立和形成的效率，增强了对背景变化和光照波动的抵抗能力。对于固定摄像机拍摄的场景，该方法在运动目标检测方面展现出良好的鲁棒性和精度。 论文作者包括李刚、何小海、张生军和高明亮，他们分别在图像处理、数字通信、计算机视觉和人工智能等领域有深入研究。文章发表于2011年，所属分类为“TP391.4”，文献标志码为“A”，并给出了相应的DOI，方便读者查阅。 这项研究通过改进传统的GMM背景建模，提升了运动目标检测的性能，尤其在复杂和变化的环境中，其有效性得到了实验验证。这种方法对实时监控系统和其他依赖运动目标检测的应用具有重要的实践意义。