改进的混合高斯模型在运动目标检测中的应用

"厦门大学硕士学位论文《基于背景减除的运动目标检测算法研究》详细探讨了改进的混和高斯背景模型在运动目标检测中的应用。作者陈燕萍在导师余臻指导下，深入研究了背景减除算法，特别是混合高斯模型，并提出了多项改进措施以提升算法性能。" 在运动目标检测领域，背景模型是关键组成部分，特别是在没有显著光照变化或运动物体的固定场景中。改进的混和高斯背景模型考虑了像素亮度或色彩值的随机波动，这些值通常遵循高斯分布，围绕一个平均值波动。这种模型可以对每个像素点建立独立的高斯分布，以便更好地适应环境噪声。 论文首先对比了多种典型的背景减除算法，包括基于阈值的方法、卡尔曼滤波以及混合高斯模型等，分析了它们的优缺点。混合高斯模型因其对复杂背景的适应性而被选中，用于实时运动目标检测。作者对其进行了深入研究并优化，以增强实时处理能力和鲁棒性。 为了处理摄像头捕获过程中可能存在的抖动问题，论文提出了基于优先级及分区域的正方形邻间像素比较算法。此算法通过比较像素间的相似性来估计图像的移动，从而补偿摄像头抖动带来的影响，降低了图像抖动对运动目标检测的干扰。 针对阴影可能对检测结果产生的影响，论文还引入了一种利用高斯分布来描述和抑制阴影的算法。通过快速识别和消除阴影，提高了检测的实时性，使得算法能更好地应对光照变化。 在后处理阶段，为解决混合高斯背景模型中可能出现的背景扰动，采用了将备选前景像素与周围像素匹配的方法，减少了误判的发生，提高了检测的准确性。同时，运用图像二值形态学技术，通过计算连通区域的面积等特征，进一步精确定位目标区域。 这篇论文对基于背景减除的运动目标检测算法进行了全面研究，并提出了一系列创新的改进措施，尤其是对混合高斯背景模型的应用，增强了算法在实际环境中的适用性和性能。关键词包括背景减除法、运动目标检测、混合高斯模型以及摄像头抖动补偿。这些研究对于实时监控、智能交通系统和安防等领域有着重要的理论与实践意义。